Точность счётчика калорий с ИИ: что показывают исследования

Команда DietX · Обновлено 4 ноября 2026 г. · 7 мин чтения

Насколько точен счётчик калорий с ИИ? Лишь отчасти: он хорошо узнаёт еду, хуже оценивает порции и не видит скрытых ингредиентов, например масла для жарки. В исследованиях, на которые мы опирались, нет независимого сравнения потребительских приложений для подсчёта калорий, поэтому никто не может честно сказать, какое приложение точнее всех, или назвать одну надёжную цифру в процентах.

Это относится и к нам. Мы делаем DietX, который оценивает калории по фото, и у нас нет данных о его точности. В описании в App Store сказано, что оценки могут отличаться от реальных значений. Ниже — то, что показывают исследования, и то, что вы можете сделать сами.

Что говорят исследования о точности счётчиков калорий с ИИ

Вот пять работ, которые стоит знать. Ни одна не сравнивает потребительские приложения между собой и ни одна не проверяет DietX, так что они больше говорят о самой технологии, чем о конкретном приложении, которое вы можете скачать.

Лучше всего получается распознавание еды. Оценка порций, по данным обзора 2024 года, продвинулась, но именно на ней споткнулся ChatGPT в исследовании, а проверка 2025 года называет её одним из факторов, от которых зависит точность. К тому же в исследовании ChatGPT склонен был занижать, а для того, кто худеет, это ошибка в невыгодную сторону. Мы не можем сказать, что так делают все приложения, потому что в этих источниках их не сравнивают.

Мы не называем общий процент ошибки для учёта с помощью ИИ: результат одной модели на одном наборе блюд нельзя перенести на приложение в вашем телефоне.

Насколько точны приложения для подсчёта калорий по сравнению с другими способами

ИИ не единственный неточный вариант, и полезно понимать, с чем его сравнивают.

• Взвешивание еды. Именно с записями взвешенной еды сравнивали ИИ в проверке 2025 года. Кухонные весы дают самый надёжный результат из того, что доступно дома, но и требуют больше всего усилий.
• Этикетки на продуктах. По правилам США продукт считается неверно маркированным, если калорийность превышает указанную на этикетке более чем на 20%, так что этикетка может быть неточной и при этом законной.
• Меню ресторанов. У 269 блюд из ресторанов указанная калорийность в целом оказалась точной: средняя разница составила 10 ккал на порцию, но у 19% блюд в порции было как минимум на 100 ккал больше, чем заявлено.
• Ваша собственная память. В небольшом исследовании с участием 10 взрослых, которые считали, что диеты на них не действуют, люди занижали съеденное на 47%. Это особая группа, поэтому не считайте результат типичным, но ясно, что самоотчёты могут сильно расходиться с реальностью.

Это не снимает вопросов к ИИ. Оценка по фото добавляет догадку о порции к данным о питательной ценности, которые и сами приблизительны, а обзор 2020 года показал, что чем проще метод, тем он менее точен. Фото требует мало усилий, и платить за это приходится точностью. Если цифра действительно должна быть верной, взвесьте еду.

А что насчёт процентов точности на сайтах приложений

Некоторые приложения для подсчёта калорий рекламируют процент точности. Эти цифры исходят от самих разработчиков, и независимого подтверждения в наших источниках нет. Прежде чем поверить такой цифре, спросите:

• Кто проводил тест и можно ли прочитать, как он проходил?
• С чем сравнивали? Сравнение со взвешенной едой что-то значит. Сравнение с цифрой другого приложения значит гораздо меньше.
• Что измеряет этот процент? Верно назвать продукт и верно посчитать калории — не одно и то же.
• Какие блюда в него входили? Один продукт на белой тарелке определить куда проще, чем рагу.

Для DietX мы не можем ответить на эти вопросы, потому что у нас нет эталонного теста, и поэтому цифру не приводим.

Где ошибки влияют сильнее всего

Ошибки накапливаются. Вот пример по данным USDA: оценка верно определяет курицу и брокколи, занижает рис на 50 г и не замечает масла для жарки. Это наш собственный расчёт, никакое приложение в нём не участвует.

Оценка занижена на 185 ккал, то есть примерно на 28%. Два таких приёма пищи в день дают около 370 ккал, которые не попали в дневник, и этого достаточно, чтобы незаметно свести на нет умеренный дефицит калорий.

Сильнее всего ошибки вредят в таких случаях:

• Большие порции. Это было слабым местом в исследовании ChatGPT.
• Калорийные продукты. Ошибётесь на 50 г миндаля — и разница составит около 299 ккал. Ошибётесь на столько же с варёной брокколи — и это около 18 ккал (USDA).
• Смешанные блюда. В рагу, карри и запеканках ингредиенты скрыты, а точность зависит от того, видна ли еда.
• Медицинские показания. Если вы контролируете заболевание с помощью диеты или лекарств, не принимайте решений на основе оценки приложения. В описании DietX прямо сказано, что приложение не является медицинским изделием, а в приведённых выше исследованиях по-прежнему подчёркивается, что специалисты должны и дальше участвовать в процессе. Поговорите с врачом или диетологом.

Как сделать оценку калорий с ИИ точнее

1. Сделайте чёткий снимок. Еда должна быть хорошо видна и освещена. В нашем руководстве о том, как считать калории по фото, разобраны ракурсы и масштаб.
2. Исправляйте результат. В проверке приложения результаты улучшались, когда пользователи их поправляли. Начните с порций.
3. Добавляйте скрытый жир сами. Одна столовая ложка оливкового масла — это около 13,5 г, то есть около 120 ккал.
4. Неделю-две взвешивайте калорийные продукты. Хорошо начать с масла, орехов, сыра, риса и пасты. Вы научитесь узнавать свою обычную порцию и замечать, когда оценка неверна.
5. Для упакованных продуктов используйте этикетку. Штрихкод или этикетка снимают вопрос о том, что это за продукт, хотя количество всё равно нужно указать верно.
6. Проверьте своё приложение на нескольких взвешенных блюдах. Взвесьте блюдо, сложите калории по этикеткам или данным USDA и сравните с оценкой приложения. Несколько блюд не дадут процента точности, но покажут, занижает приложение или завышает на тех продуктах, которые вы едите. В нашем руководстве по приложениям для подсчёта калорий с ИИ больше о том, как оценить такое приложение.

Многие ошибки не связаны с ИИ, поэтому прочитайте и про частые ошибки при подсчёте калорий.

Почему постоянство важнее идеальных цифр

С учётом этих ограничений есть ли смысл в оценке ИИ? Для многих людей есть, если они продолжают записывать еду и сверяют дневник с реальными результатами.

Обзор 22 исследований последовательно связывал самоконтроль (ведение записей о том, что вы едите и делаете) со снижением веса, хотя доказательства оценили как слабые из-за ограничений методов. В исследовании с участием 142 взрослых более частые записи шли рука об руку с большей потерей веса: те, кто сбросил не менее 10%, записывали еду 2,7 раза в день, а в группе сравнения — 1,7 раза. Это лишь связь, а не доказательство того, что записи привели к похудению. Результаты также различаются от человека к человеку.

Несовершенный дневник всё равно полезен, потому что его можно сверить с динамикой веса. Если по дневнику вы едите меньше поддерживающей нормы, то есть уровня, при котором вес держится стабильно, а ваш средний вес за неделю несколько недель не меняется, возможно, дневник занижает значения или цель завышена, так что сначала поищите, чего в нём не хватает. Постоянную ошибку исправить проще, чем случайную. Постоянство не делает цифру верной, но позволяет сравнивать одну неделю с другой.

Что бы ни показывал дневник, пожалуйста, не отвечайте на это резким сокращением еды. Если вы беременны или у вас есть заболевание, обсудите свои цели со специалистом.

Когда оценки ИИ достаточно, а когда нет

Оценки ИИ обычно достаточно, чтобы понять, что вы едите, следить за динамикой веса в течение нескольких недель и вести записи в занятые дни, когда иначе вы не записали бы ничего.

Её недостаточно для медицинских решений и для всего, что требует точных значений нутриентов: именно здесь исследование ChatGPT показало слабый результат.

У DietX те же ограничения. Он оценивает калории, белки, углеводы и жиры, и любую позицию можно изменить перед сохранением. У нас нет данных, что он лучше других приложений, поэтому мы не будем говорить, что это так.

Частые вопросы

Источники

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

Общая информация, а не медицинская рекомендация. Прежде чем менять питание, посоветуйтесь с врачом или диетологом, особенно если вы беременны, вам нет 18 лет или у вас есть проблемы со здоровьем. Если учёт еды вызывает у вас тревогу или у вас было расстройство пищевого поведения, не считайте калории и обратитесь за профессиональной помощью.