Beliebte Apps zur Kalorienschätzung per Foto liegen bei Mahlzeiten oft um mehrere hundert Kalorien daneben. Das zeigt eine Studie, die Ende Juli auf der NUTRITION-2026-Konferenz vorgestellt wurde. Forscher des National Institutes of Health (NIH) und des National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (NIDDK) fanden erhebliche Abweichungen bei gängigen Anwendungen.
Apps verfehlen Ziel um ein Drittel
Die Untersuchung testete vier bekannte Anwendungen: MyFitnessPal, Lose It!, Cal AI und Appediet. Als Grundlage dienten 102 Gerichte aus einer NIH-Versuchsküche, bei denen jede Zutat auf 0,1 Gramm genau abgewogen wurde.
Das Ergebnis ist ernüchternd: Die Apps unterschätzten den Kaloriengehalt pro Mahlzeit um durchschnittlich 250 bis 345 Kalorien – das entspricht etwa einem Drittel des tatsächlichen Werts. Besonders schlecht schnitten die Anwendungen bei der Fettbestimmung ab: Rund 30 Gramm Fett pro Portion wurden übersehen. Kohlenhydrate erkannten die Systeme immerhin genauer, doch bei ketogenen Gerichten und komplexen Rezepten scheiterten sie regelmäßig.
Branchenbeobachter merkten an, dass MyFitnessPal und Lose It! bei kalorienreichen Mahlzeiten etwas besser abschnitten. Der grundsätzliche Trend zur Unterschätzung blieb jedoch auf allen Plattformen bestehen.
Manuelle Kontrolle bleibt Pflicht
Die Studienautoren raten Nutzern, sich nicht allein auf die automatische Fotoerkennung zu verlassen – besonders bei medizinisch notwendigen Diäten. Sie empfehlen, die KI-Schätzungen durch manuelle Eingaben und Portionskontrolle zu ergänzen.
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Das Problem liegt in den Grenzen der Technologie: KI-Modelle tun sich schwer damit, die Tiefe von Portionen, versteckte Zutaten wie Speiseöle oder Fette und die genaue Zusammensetzung dichter Mehrkomponentengerichte zu beurteilen. Da die Apps diese Variablen regelmäßig übersehen, liefern sie zu niedrige Werte – was Fortschritte bei konkreten Ernährungszielen ausbremsen kann.
Smartphone-Trends und neue Forschung
Die Kalorienstudie reiht sich ein in breitere Untersuchungen zur Gesundheitsüberwachung per Smartphone. Bereits Anfang des Jahres prüfte eine Validierungsstudie mit 195 Erwachsenen, wie genau KI-Modelle den Körperfettanteil anhand von Fotos schätzen. Der mittlere absolute Fehler lag bei etwa zwei Prozentpunkten im Vergleich zu DEXA-Scans, dem Referenzstandard.
Zusätzliche Komplexität kommt aus der Grundlagenforschung: Das DAMM-Modell der Arizona State University zeigt, dass Darmbakterien kurzkettige Fettsäuren produzieren, die rund 7,4 Prozent der täglichen Energieaufnahme ausmachen. Diesen biologischen Faktor können aktuelle Apps bislang nicht berechnen.
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KI als Helfer, nicht als Autorität
Experten internationaler Gesundheitsforen, darunter Vertreter der Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen (FAO), betonen: Digitale Werkzeuge sollten als Hilfsmittel betrachtet werden – nicht als letzte Instanz. Notwendig seien standardisierte Kennzeichnungen und bessere Verbraucherbildung, um die Hürden „billiger Kalorien“ zu überwinden, die moderne Ernährungsprobleme mitverursachen.
Die Botschaft der Forscher ist klar: Wer seine Ernährung ernsthaft kontrollieren will, sollte die KI-Unterstützung nutzen – aber nicht blind vertrauen.
