Er kaloriteller-apper med AI nøyaktige? Det sier studiene

Av DietX-teamet · Oppdatert 4. november 2026 · 8 min lesetid

Er en kaloriteller app med AI nøyaktig? Delvis: de er gode på å kjenne igjen mat, svakere på å anslå porsjoner, og de kan ikke se skjulte ingredienser som matolje. Forskningen vi har brukt inneholder ingen uavhengig direkte sammenligning av kaloriteller-apper for vanlige brukere, så ingen kan ærlig fortelle deg hvilken app som er mest nøyaktig, eller gi deg ett pålitelig prosenttall.

Det gjelder også oss. Vi lager DietX, som anslår kalorier fra bilder, og vi har ikke noe nøyaktighetstall for den. App Store-oppføringen sier at anslagene kan variere. Her er hva bevisene faktisk viser, og hva du kan gjøre med det.

Hva studiene sier om hvor nøyaktige AI-kaloritellere er

Fem artikler er verdt å kjenne til. Ingen av dem er en direkte sammenligning av apper for vanlige brukere, og ingen tester DietX, så de sier mer om teknologien enn om et bestemt produkt du kan laste ned.

Å kjenne igjen mat er den sterkeste delen. Porsjonsanslag har gjort fremskritt ifølge oversikten fra 2024, men det er der ChatGPT-studien falt igjennom, og valideringen fra 2025 nevner dem som noe nøyaktigheten avhenger av. Tendensen til å undervurdere i ChatGPT-studien er dessuten den uheldige retningen hvis du vil gå ned i vekt. Vi kan ikke si at alle apper har den, for ingenting i disse kildene sammenligner dem.

Vi oppgir ikke en feilprosent for AI-logging generelt, for et resultat fra én modell og ett sett måltider vil ikke gjelde for appen på din telefon.

Hvor nøyaktige er kaloritellere sammenlignet med andre metoder?

AI er ikke den eneste upresise løsningen, og det hjelper å vite hva du sammenligner med.

• Veiing av mat. Veide matregistreringer er det valideringen fra 2025 målte AI mot. En kjøkkenvekt er det mest pålitelige de fleste har hjemme, og også det som krever mest innsats.
• Næringsinnhold på emballasjen. Amerikanske regler regner mat som feilmerket hvis kaloriene ligger mer enn 20 % over det som står på etiketten, så en etikett kan være litt feil og likevel lovlig.
• Menyer på restauranter. For 269 restaurantretter stemte oppgitte kalorier godt totalt sett, med en gjennomsnittlig forskjell på 10 kcal per porsjon, men 19 % hadde minst 100 kcal mer per porsjon enn oppgitt.
• Din egen hukommelse. I en liten studie med 10 voksne som beskrev seg selv som diettresistente, oppga folk 47 % mindre mat enn de faktisk spiste. Det er en spesiell gruppe, så ikke les det som typisk, men selvrapportering kan tydeligvis ligge langt unna.

Ingenting av dette frikjenner AI. Et bildeanslag legger et porsjonsgjett oppå næringsdata som i seg selv er omtrentlige, og oversikten fra 2020 fant at metoder som krever mindre av brukeren, er mindre nøyaktige. Et bilde er lite arbeid, og det betaler du for i presisjon. Hvis et tall virkelig må stemme, veier du maten.

Hva med nøyaktighetsprosentene på appenes nettsider?

Noen kalori-apper annonserer et prosenttall. Disse tallene er produsentenes egne, og ingenting i kildene vi bruker bekrefter dem uavhengig. Før du stoler på ett, spør deg selv:

• Hvem utførte testen, og kan du lese hvordan den ble gjort?
• Hva ble det målt mot? Veid mat betyr noe. Et annet apps tall betyr mye mindre.
• Hva måler prosenten? Å navngi maten riktig er noe annet enn å få kaloriene riktige.
• Hvilke matvarer var med? Én matvare på en hvit tallerken er mye enklere enn en gryterett.

Vi kan ikke svare på disse spørsmålene for DietX fordi vi ikke har noen måling, så vi oppgir ikke et tall.

Der feilene betyr mest

Feil hoper seg opp. Her er en illustrasjon med USDA-verdier, der et anslag får kyllingen og brokkolien riktig, leser risen 50 g for lavt og overser stekeoljen. Det er vår egen utregning, uten noen app involvert.

Anslaget er 185 kcal for lavt, eller omtrent 28 %. To slike måltider på en dag gir omtrent 370 kcal uregistrert, noe som kan utligne et moderat kaloriunderskudd uten at du merker det.

Feil gjør mest skade med:

• Store porsjoner. Dette var det svake punktet i ChatGPT-studien.
• Kaloritette matvarer. Tar du feil av mandler med 50 g, er du omtrent 299 kcal unna. Gjør du det samme med kokt brokkoli, er det omtrent 18 kcal (USDA).
• Sammensatte retter. Gryteretter, karriretter og gratenger skjuler ingrediensene, og nøyaktigheten avhenger av at maten er synlig.
• Medisinske behov. Hvis du håndterer en sykdom med kosthold eller medisiner, bør du ikke ta beslutninger på grunnlag av et appanslag. Oppføringen til DietX sier tydelig at den ikke er et medisinsk utstyr, og studiene over etterlyser fortsatt at eksperter er involvert. Snakk med legen eller ernæringsfysiologen din.

Slik får du mer nøyaktige kaloriestimater fra AI

1. Gi den et tydelig bilde. Hold maten synlig og godt belyst. Guiden vår om å telle kalorier fra et bilde tar for seg vinkler og målestokk.
2. Rett opp resultatet. I appvalideringen ble resultatene bedre når brukerne rettet dem. Sjekk porsjonene først.
3. Legg til skjult fett selv. Én spiseskje olivenolje er omtrent 13,5 g, altså omtrent 120 kcal.
4. Veg kaloritett mat i en uke eller to. Olje, nøtter, ost, ris og pasta er gode steder å begynne. Du lærer hvordan den vanlige porsjonen din ser ut, og oppdager når et anslag er feil.
5. Bruk næringsinnholdet for pakket mat. En strekkode eller etikett fjerner gjettingen om hva maten er, men du må fortsatt få mengden riktig.
6. Test appen din på noen veide måltider. Veg et måltid, regn det sammen fra etiketter eller USDA-verdier, og sammenlign med appens anslag. En håndfull måltider gir deg ikke en prosent, men kan vise om appen ligger høyt eller lavt på maten du spiser. Guiden vår om AI-kalori-apper sier mer om hvordan du vurderer en.

Mange feil har ingenting med AI å gjøre, så se også gjennom de vanligste feilene når du teller kalorier.

Hvorfor jevn logging teller mer enn perfekte tall

Gitt de grensene: er et AI-anslag til noen nytte? For mange kan det være det, så lenge de fortsetter å logge og sjekker loggen mot faktiske resultater.

En oversikt over 22 studier koblet konsekvent selvovervåking (å føre oversikt over hva du spiser og gjør) med vektnedgang, selv om bevisene ble vurdert som svake på grunn av begrensninger i metodene. I en studie med 142 voksne hang hyppigere logging sammen med større vektnedgang: de som gikk ned minst 10 %, loggførte 2,7 ganger om dagen, mot 1,7 i sammenligningsgruppen. Dette er sammenhenger, og de beviser ikke at loggingen forårsaket nedgangen. Resultatene varierer også fra person til person.

En ufullkommen logg er likevel nyttig fordi vektutviklingen din kan kontrollere den. Hvis loggen sier at du spiser under vedlikehold, nivået der vekten holder seg stabil, og ukesgjennomsnittet for vekten ikke har beveget seg på flere uker, kan loggen vise for lavt eller målet ditt være for høyt, så se først etter det som mangler. En jevn feil er lettere å rette opp enn en tilfeldig. Jevn logging gjør ikke et tall riktig, men den lar deg sammenligne én uke med neste.

Uansett hva loggen sier, ikke svar med å kutte drastisk i maten. Hvis du er gravid eller har en medisinsk tilstand, snakk med fagpersonell om målene dine.

Når et AI-anslag er godt nok, og når det ikke er det

Et AI-anslag er som regel godt nok til å lære hva du spiser, følge vektutviklingen over flere uker og logge på travle dager når alternativet er å ikke logge noe.

Det er ikke godt nok til medisinske beslutninger eller noe som krever nøyaktige næringsverdier, og det var der ChatGPT-studien fant at det var svakt.

DietX har de samme grensene. Den anslår kalorier, protein, karbohydrater og fett, og du kan redigere hver enkelt matvare før du lagrer. Vi har ingen data som viser at den slår andre apper, så vi vil ikke si at den gjør det.

Vanlige spørsmål

Kilder

1. DietX on the App Store
2. An evaluation of ChatGPT for nutrient content estimation from meal photographs (2025), Nutrients
3. Nutrient and food group prediction by image recognition in a smartphone app (2022), JMIR Form Res
4. Review of the validity and feasibility of image-assisted methods for dietary assessment (2020), Int J Obes
5. Advancements in using AI for dietary assessment based on food images (2024), J Med Internet Res
6. Customized multimodal GPT-4o and image-based dietary assessment against weighed food records (2025), Am J Clin Nutr
7. US Code of Federal Regulations: 21 CFR 101.9, nutrition labeling
8. Urban et al. (2011), JAMA: Accuracy of stated energy contents of restaurant foods
9. Lichtman et al. (1992), N Engl J Med: Self-reported and actual caloric intake and exercise
10. USDA FoodData Central (SR Legacy)
11. Burke et al. (2011), J Am Diet Assoc: Self-monitoring in weight loss, a systematic review
12. Harvey et al. (2019), Obesity: Log Often, Lose More

Generell informasjon, ikke medisinske råd. Snakk med lege eller klinisk ernæringsfysiolog før du endrer kostholdet, særlig hvis du er gravid, under 18 år eller har en helseutfordring. Hvis matlogging gjør deg urolig eller du har hatt en spiseforstyrrelse, bør du droppe kaloritelling og be om profesjonell hjelp.