Lefotózod az ebédet, és 2 másodperc múlva ott a szám. Az elmúlt egy évben ezekből az appokból tucatnyi jelent meg, és a magyar keresésekben is megjelent a „kalóriaszámláló app fotó alapján” kifejezés. A hirdetéseik pontosságot ígérnek, a felhasználói vélemények viszont attól hangosak, hogy néha 3-szor annyit ír ki, mint amennyi valójában.
Erre a kérdésre van mért válasz, és a válasz érdekesebb, mint egy egyszerű igen vagy nem. A hiba tényleg nagy. Csak épp az, amihez hasonlítani szoktuk, még nagyobb.
Mit mér valójában egy ilyen app?
Semmit nem mér, hanem becsül, 2 külön lépésben. Először felismeri, mi van a tányéron, aztán megbecsüli, mennyi van belőle, és ezt a mennyiséget szorozza fel egy tápanyag-adatbázis értékeivel. A 2 lépés hibája összeadódik, de nem egyenlő arányban.
Egy 52 közleményt feldolgozó rendszerezett áttekintés szerint a rendszerek 38 százaléka pontosan így épül fel: előbb térfogatot számol, és abból vezeti le az energiát. A felismerésre már régóta jók a modellek. Az adagméretre nem, és az áttekintés szerint pont ez a terület a legkevésbé kutatott az egész témán belül.
A gép nem azt nem tudja, hogy mi van a tányéron. Azt nem tudja, hogy mennyi.
Mennyit téved a fotó alapján dolgozó modell?
A legalaposabb nyilvános mérés a Google kutatócsoportjától származik, és 5000 valódi, kimért ételadagon alapul. A tányérokat egy erre épített szkennelő állványon rögzítették, minden összetevőt külön lemértek, a tápanyagértékeket pedig az amerikai mezőgazdasági minisztérium adatbázisából számolták. Ez a referencia, amihez a modellt mérték.
| Mit használt a modell | Átlagos hiba a kalóriára | Makrotápanyagokra |
|---|---|---|
| Csak a sima fotó | 26,1% | kb. 26% |
| Fotó plusz mélységadat | 18,8% | 20,9% |
| A teljes rendszer, adagbecsléssel | 16,5% | 26,2% |
| Kalória grammra vetítve, adag nélkül | 9,5% | 14,7% |
Itt látszik, honnan jön a hiba. Ha a modellnek csak azt kell megmondania, hogy egy gramm ételben hány kalória van, 9,5 százalékkal téved. Amint azt is neki kell kitalálnia, hány gramm van a tányéron, a hiba 26,1 százalékra ugrik. A probléma nem az étel felismerése, hanem a mennyiség.
És mennyit téved az ember ugyanezen a feladaton?
Ugyanaz a kutatócsoport ezt is megmérte. Ugyanazokat a fotókat mutatták meg embereknek, és megkérték őket, becsüljék meg az összetevők tömegét. Segítséget is kaptak: a kérdőív megmondta, hogy egy amerikai negyeddolláros 5,6 gramm, egy átlagos mobiltelefon pedig 113. A képeket ráadásul szándékosan egyszerűbbre válogatták, hogy az embereknek jobb esélyük legyen.
| Ki becsült | Hányan | Átlagos hiba a teljes tömegre |
|---|---|---|
| Laikusok | 16 fő | 53% |
| Dietetikusok | 4 fő | 41% |
| A modell, sima fotóból | 26,1% (kalóriára) |
A 4 fős dietetikuscsoport miatt ezt az egy számot nem érdemes túlterhelni, és a közlemény ezt ki is mondja. Az irány viszont egybevág azzal, amit a szakirodalom régóta ismer: a szemre történő adagbecslés nagyon pontatlan, embernél is.
Pontosabb-e, ha inkább a ChatGPT-t kérdezed meg?
Ezt 2025-ben megmérték. Egy validációs vizsgálat 52 szabványosított ételfotót adott be 3 nagy nyelvi modellnek, a referencia pedig kimért tömeg és tápanyag-adatbázis volt. A fotók 16 önálló összetevőt és 36 teljes fogást mutattak, 3 különböző adagméretben.
| Mit becsült | ChatGPT-4o | Claude 3.5 Sonnet | Gemini 1.5 Pro |
|---|---|---|---|
| Tömeg | 36,3% | 37,3% | 65,0% |
| Energia | 35,8% | 35,8% | 64,2% |
| Szénhidrát | 47,9% | 72,8% | 66,1% |
| Zsír | 51,8% | 41,7% | 89,6% |
| Fehérje | 60,7% | 61,7% | 109,9% |
2 dolog látszik jól. Az egyik, hogy az energiabecslés a legjobb mutató, a fehérje pedig a legrosszabb, mindhárom modellnél. A másik, hogy a modellek között nagy a különbség: ugyanarra a fotóra az egyik 2-szer akkorát tévedett, mint a másik. A vizsgálat külön kiemeli a nagy adagok rendszeres alulbecslését, vagyis nem véletlenszerű a hiba, hanem egy irányba húz.
Segít, ha te is mondasz valamit a fotó mellé?
Sokat. Egy 2025 végi vizsgálat 195 fogáson nézte meg ugyanezt, 4 helyzetben, és a különbség nagyobb, mint amire számítanál.
| Mit kapott a modell | Átlagos hiba kalóriában | Százalékos hiba |
|---|---|---|
| Csak a fotó | 123 kcal | 30,5% |
| Fotó plusz néhány nem látható részlet | 92 kcal | 24,4% |
| Fotó plusz pontos hozzávalólista | 53 kcal | 13,9% |
| Csak a hozzávalólista, fotó nélkül | 67 kcal | 18,1% |
A 4. sor a meglepő. Ha elveszed a fotót, és csak a pontos hozzávalókat adod meg, a pontosság romlik. Vagyis a kép önmagában kevés, de hozzátesz valamit, amit a szöveg nem pótol. A legjobb eredményt a kettő együtt adta, és ez egyben a legkényelmetlenebb is: aki pontos hozzávalólistát ír be, az már majdnem kézzel naplózik.
És a kinyomtatott címke mennyire pontos?
Érdemes ezt is tudni, mert sokan ehhez viszonyítanak. Az Európai Bizottság tűréshatár-útmutatója szerint a csomagoláson feltüntetett tápanyagértékek jogszerűen eltérhetnek a valóditól: a szénhidrát, a fehérje és a zsír esetében a 10 és 40 gramm közötti tartományban plusz-mínusz 20 százalékkal, a só esetében szintén 20 százalékkal. Az energiaérték ezekből számolódik, tehát a kiírt kalóriaszám is hordozza ezt a bizonytalanságot.
Ez nem a gyártók hibája, hanem a természetes ingadozás és a gyártási szórás következménye. Azt viszont érdemes tudni, hogy a viszonyítási pont maga sem egy pontos szám. Hasonló a helyzet a lisztnél is, ahol a legfontosabb tulajdonság egyszerűen nincs rajta a zacskón: a liszt vízfelvételét 2 olyan dolog dönti el, ami nincs a csomagoláson.
Akkor most használjam vagy ne?
Attól függ, mihez méred. A kézi naplózás sem pontos, és ezt is megmérték. Egy 59 vizsgálatot feldolgozó rendszerezett áttekintés a kétszeresen jelölt vizes módszerrel, tehát valódi energiafelhasználás-méréssel vetette össze a bevallott bevitelt.
| Naplózási módszer | Mennyivel becsülte alá a bevitelt |
|---|---|
| Ételnapló | 11-41% |
| 24 órás visszaemlékezés | 8-30% |
| Táplálkozási anamnézis | 1,3-47% |
| Gyakorisági kérdőív | 4,6-42% |
Ez teszi helyre az egész kérdést. A fotós app 16 és 36 százalék között téved, a saját magad által vezetett ételnapló 11 és 41 százalék között. A kettő ugyanabban a nagyságrendben van. Az app nem azért jobb vagy rosszabb, mert gép, hanem mert könnyebb csinálni, és a naplózásnál a kitartás legalább annyit számít, mint a pontosság.
Ha viszont konkrét grammokra van szükséged, például mert alacsony szénhidráttartalmú étrendet követsz és számolod a napi keretet, ott ez a hibasáv már sok. Ilyenkor a néhány visszatérő alapanyagot érdemes egyszer kimérni, és onnantól azzal számolni: méz alacsony szénhidrátos étrenden: számok és alternatívák.
Mit nem tudunk még?
Elég sokat, és ezt érdemes kimondani. A boltban kapható appokról szinte nincs független, szakértői lektoráláson átment mérés. Ezek a számok kutatói modellekre és általános chatbotokra vonatkoznak, nem arra a konkrét alkalmazásra, amit letöltesz. A gyártók saját hibaszázalékot közölnek, de azokat nem független csoport mérte.
A dietetikusokkal való összevetés is hiányos. Az 52 közleményes áttekintés szerint mindössze egyetlen vizsgálat hasonlította össze a gépi pontosságot közvetlenül a dietetikusokéval, és összesen 8 közleményben szerepelt bármilyen emberi összehasonlító csoport. Az áttekintés azt is szóvá teszi, hogy 10-nél több különböző pontossági mutatót használnak a vizsgálatok, ami miatt az eredmények nehezen vethetők össze.
És ami a leglényegesebb: egyik vizsgálat sem azt nézte, hogy az app használata segít-e bárkin. A pontosság nem ugyanaz, mint a hasznosság. Arra, hogy a fotós naplózás ténylegesen jobb étrendhez vagy tartós változáshoz vezet-e, egyelőre nincs jó válasz.
Mit kezdj ezzel
- Nagyságrendnek jó, pontos számnak nem. A mért hibasáv nagyjából 16 és 36 százalék között van, tehát egy 600 kilokalóriásra becsült ebéd könnyen lehet 450 vagy 800.
- Írj mellé egy fél mondatot. A mérésben a hiba 30,5 százalékról 13,9-re esett, amikor a fotó mellé odakerült, mi és mennyi van benne. A legtöbb app enged szöveget hozzáfűzni.
- A mély tálat tedd lapos tányérra. A vizsgálat szerint a tálban felszolgált fogásoknál volt a legnagyobb a hiba, mert onnan nem látszik a mélység.
- A fehérjében ne bízz. Mindhárom vizsgált modellnél ez lett a legpontatlanabb tápanyag, az egyiknél 109,9 százalékos átlagos hibával.
- Ha pontos grammok kellenek, mérleg kell. Néhány visszatérő alapanyagot elég egyszer kimérni, onnantól már van viszonyítási pontod.
Az is számít, mit eszel, nem csak mennyit. Ugyanannak a tányérnak a vércukorgörbéje attól is függ, milyen sorrendben kerül beléd: mi történik, ha a zöldség kerül előre. A címkeolvasás pedig külön készség, amit a konzervpolcon lehet a legjobban gyakorolni: 6 jel egy tudatos konzervhal-választáshoz.
Ez ismeretterjesztő tartalom, és nem helyettesít orvosi vagy dietetikai tanácsot. Ha valamilyen betegség miatt kell pontosan követned a bevitelt, arra a fotós becslés nem alkalmas, és a mérést szakemberrel érdemes összerakni.
Szeretnél értesítést kapni legújabb kutatási anyagainkról?
Nem hírlevél a szokásos értelemben: akkor írunk, ha új írás kerül ki. Nincs reklám, és bármikor leiratkozhatsz.
A feliratkozással hozzájárulsz, hogy a megadott e-mail-címet új írások értesítéséhez kezeljük. Részletek az adatvédelmi tájékoztatóban, leiratkozás itt.
Források és továbbolvasás
Thames és mtsai (2021): Nutrition5k, Towards Automatic Nutritional Understanding of Generic Food. CVPR. Az 5000 kimért ételadag, a modell hibaszázalékai és a 16 laikussal, illetve 4 dietetikussal végzett becslési felmérés
Performance Evaluation of 3 Large Language Models for Nutritional Content Estimation from Food Images (2025). 52 szabványosított ételfotó, kimért tömeg és tápanyag-adatbázis referenciával
Image-Based Dietary Energy and Macronutrients Estimation with ChatGPT-5, Nutrients (2025). 195 fogás, 4 különböző mennyiségű háttérinformációval
AI-based digital image dietary assessment methods compared to humans and ground truth: rendszerezett áttekintés 52 közleményről (2024)
Validity of Dietary Assessment Methods When Compared to the Method of Doubly Labeled Water: rendszerezett áttekintés 59 vizsgálatról felnőtteknél (2019)
Európai Bizottság: útmutató a tápértékjelölés tűréshatárairól, 2012. december, összefoglaló táblázat