Ernährungs-Apps: KI unterschätzt Kalorien um 250-345 kcal pro Mahlzeit

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in mobile Anwendungen zur Gesundheitsüberwachung hat in den letzten Jahren deutlich zugenommen. Eine aktuelle Untersuchung des NIH Clinical Center in den USA liefert nun detaillierte Einblicke in die Zuverlässigkeit dieser Technologien im Bereich der Ernährungswissenschaften. Die Analyse befasst sich schwerpunktmäßig mit der Präzision von Apps, die Mahlzeiten auf Basis von Fotografien analysieren, um deren Nährwertprofile und Energiegehalte zu bestimmen. Dabei wurden systematische Abweichungen identifiziert, die insbesondere die Berechnung der täglichen Kalorienzufuhr und des Fettgehalts beeinflussen könnten.

Methodik und untersuchte Anwendungen im Überblick

Im Rahmen der Untersuchung, deren Ergebnisse im Juli 2026 vorgestellt wurden, analysierten Fachleute insgesamt 102 standardisierte Mahlzeiten. Im Fokus der Untersuchung standen vier weit verbreitete Anwendungen: MyFitnessPal, LoseIt!, CalAI und Appediet. Ziel des Versuchsaufbaus war es, die von den KI-gestützten Algorithmen geschätzten Werte mit den präzisen chemischen oder berechneten Nährwertvorgaben der Speisen abzugleichen. Auf diese Weise sollte die Verlässlichkeit der digitalen Assistenten für die klinische Praxis und den privaten Gebrauch bewertet werden.

Signifikante Abweichungen bei Kalorien und Fettgehalt

Die Ergebnisse der Analyse verdeutlichen erhebliche Defizite bei der automatisierten Foto-Erfassung. Den Daten zufolge unterschätzten die vier untersuchten Anwendungen den Energiegehalt einer Mahlzeit im Durchschnitt um 250-345 kcal. Diese Fehlberechnungen setzten sich auch bei den Makronährstoffen fort. Insbesondere bei der Bestimmung des Fettgehalts zeigten sich deutliche Differenzen; hier lagen die Schätzungen der KI-Modelle im Mittel um 30 g pro Mahlzeit unter den tatsächlichen Werten.

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Interessanterweise variierte die Genauigkeit der Technologie je nach Art der Nährstoffe und der gewählten Diätform. Während Kohlenhydrate laut den Experten des NIH Clinical Center konsistenter und mit geringeren Abweichungen geschätzt wurden, traten bei spezifischen Ernährungsweisen massive Ungenauigkeiten auf. Besonders fehleranfällig erwiesen sich die Anwendungen bei sehr fettreichen Speisen, wie sie beispielsweise im Rahmen einer ketogenen Ernährung (Keto) üblich sind. Die optische Analyse der Algorithmen stieß hierbei offensichtlich an ihre technischen Grenzen.

Differenzierte Ergebnisse je nach Anbieter

Trotz der generellen Tendenz zur Unterschätzung gab es qualitative Unterschiede zwischen den einzelnen Anbietern. Die Anwendungen MyFitnessPal und LoseIt! lieferten bei Mahlzeiten mit einer vergleichsweise hohen Kaloriendichte präzisere Ergebnisse als ihre Wettbewerber. Dennoch bleibe die grundsätzliche Problematik bestehen, dass die KI-Systeme den tatsächlichen Energiegehalt tendenziell zu niedrig ansetzen, was bei einer dauerhaften Nutzung zu einer fehlerhaften Einschätzung der Energiebilanz führen kann.

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Einordnung der Forschungsergebnisse

Die Erkenntnisse, welche im Zeitraum vom 25. bis 28. Juli 2026 auf der Fachkonferenz NUTRITION 2026 präsentiert wurden, gelten als vorläufige Indikatoren für den aktuellen Stand der Technik. Die Forscher betonten in ihrer Auswertung, dass eine alleinige Abhängigkeit von KI-gestützten Foto-Analysen für eine präzise Ernährungssteuerung derzeit noch nicht ratsam sei.

Stattdessen empfehlen Fachleute, diese technologischen Hilfsmittel als ergänzende Werkzeuge zu betrachten. Eine Kombination mit traditionellen Methoden der Ernährungserfassung sei notwendig, um die identifizierten Ungenauigkeiten auszugleichen. Für Nutzer, die auf eine exakte Kalorienkontrolle angewiesen sind, bleibt die manuelle Überprüfung oder die Nutzung von Datenbanken mit verifizierten Angaben somit weiterhin ein wesentlicher Bestandteil der Ernährungsdokumentation.

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