Eine aktuelle Studie des US-Gesundheitsinstituts NIH belegt signifikante Ungenauigkeiten bei KI-gestützten Ernährungs-Apps, die über Fotos Nährwerte berechnen. Forscher des National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases um Aaron Hengist und Olivia Charles testeten vier Marktanbieter im Bereich Food-Tracking: MyFitnessPal, LoseIt!, CalAI und Appediet. Die Evaluation fand im Rahmen eines klinischen Diätstudiums am NIH Clinical Center statt, wobei 102 Mahlzeiten aus einer streng kontrollierten metabolischen Küche dienten, deren Zutaten auf ein Zehntel Gramm genau gewogen wurden. Die Ergebnisse, die auf der Fachtagung NUTRITION 2026 vom 25. bis 28. Juli in National Harbor im US-Bundesstaat Maryland vorgestellt werden, offenbaren ein systematisches Problem: Alle vier Anwendungen schätzen den Energiegehalt der Speisen im Durchschnitt um 250 bis 345 Kilokalorien sowie den Fettanteil um rund 30 Gramm zu niedrig ein. Die Analyse zeigt weiterhin, dass die Bilderkennungsalgorithmen bei kalorienintensiveren Gerichten sowie bei der Erfassung von Kohlenhydraten vergleichsweise zuverlässiger arbeiten. Besonders herausfordernd erweist sich die Klassifizierung fettreicher Mahlzeiten, wie sie etwa bei ketogenen Diäten üblich sind. Die Tools stützen sich bei der Berechnung auf automatisierte Portionsgrößen-Schätzungen, die mit statischen Nährstoffdatenbanken abgeglichen werden. Da diese Modelle jedoch oft auf Durchschnittswerten beruhen, werden individuelle Zubereitungsdetails und präzise Fettanteile häufig unterschätzt. Die Wissenschaftler weisen darauf hin, dass Nutzer die rein foto-basierten Schätzwerte ohne manuelle Korrektur nur als grobe Orientierung betrachten sollten. Für die praktische Anwendung empfehlen die Forscher eine hybride Herangehensweise: Die Kombination von KI-Erkennung mit traditionellen Tracking-Methoden könnte die Alltagstauglichkeit und Genauigkeit deutlich steigern. Die Ergebnisse unterstreichen, dass trotz fortschreitender KI-Entwicklung in der Ernährungsanalyse weiterhin Validierungsbedarf besteht, bevor solche Apps als verlässliche Werkzeuge für Gewichtmanagement oder klinische Ernährungsbetreuung dienen können.