Quatro aplicativos populares de monitoramento de calorias baseados em fotos subestimaram calorias e gorduras em cerca de um terço quando comparados a refeições cuidadosamente preparadas, de acordo com resultados apresentados na conferência NUTRITION 2026 da Sociedade Americana de Nutrição.
Pesquisadores testaram quatro aplicativos de monitoramento de calorias baseados em fotos — MyFitnessPal, LoseIt!, Cal AI e Appediet — contra 102 refeições preparadas com precisão em uma cozinha metabólica controlada nos Institutos Nacionais de Saúde (NIH) dos EUA, segundo um comunicado à imprensa da Sociedade Americana de Nutrição.
No teste, as estimativas dos aplicativos foram substancialmente inferiores aos valores nutricionais conhecidos das refeições. Em média, os aplicativos subestimaram as calorias entre 250 a 345 calorias e a gordura em cerca de 30 gramas.
Aaron Hengist, pesquisador visitante de pós-doutorado do Programa Intramural do Instituto Nacional de Diabetes e Doenças Digestivas e Renais (NIDDK) do NIH, recomendou que os usuários não dependam apenas das estimativas baseadas em fotos.
"As pessoas que usam um aplicativo de monitoramento baseado em fotos sem ajustar as porções ou inserir as quantidades de alimentos devem tratar os resultados com cautela", disse Hengist. "Esses aplicativos tendem a subestimar as calorias, especialmente as provenientes de gorduras, portanto, o que foi realmente ingerido provavelmente é maior do que o que o aplicativo mostra."
As descobertas foram apresentadas por Olivia Charles, bolsista de treinamento em pesquisa intramural de pós-bacharelado no NIDDK, durante a Sessão Oral do Presidente no NUTRITION 2026, informou a sociedade. O encontro foi realizado de 25 a 28 de julho em National Harbor, Maryland, próximo a Washington, D.C.
A equipe de pesquisa também relatou resultados preliminares iniciais de testes de acompanhamento de mais de 200 refeições adicionais, sugerindo que os aplicativos podem ter maior dificuldade em estimar refeições cetogênicas com baixo teor de carboidratos, que geralmente são mais ricas em gordura.
Os pesquisadores recomendaram combinar ferramentas baseadas em fotos com abordagens de monitoramento mais tradicionais — como ajustar porções ou inserir quantidades — para melhorar a precisão no uso cotidiano.
