5 أشياء كنت أعتقدها عن تطبيقات التغذية وكانت خاطئة تمامًا
كنت أعتقد أن جميع تطبيقات التغذية متشابهة، وأن المجانية تكفي، وأنها تتعقب السعرات الحرارية فقط، وأنها تستغرق وقتًا طويلاً، وأنها تسبب اضطرابات الأكل. الأدلة تثبت أنني كنت مخطئًا في كل نقطة.
لقد قضيت سنوات أتجنب تطبيقات التغذية بناءً على خمسة اعتقادات اتضح أنها خاطئة تمامًا. ليست خاطئة جزئيًا. ليست خاطئة "حسب الحالة". بل خاطئة بنفس الطريقة التي تكون بها نظرية الأرض المسطحة خاطئة: لا يمكن الدفاع عنها إلا إذا تجاهلت الأدلة المتاحة. إليك الخمسة أشياء التي كنت أعتقدها، ولماذا كنت أعتقدها، وما تظهره البيانات فعليًا.
1. "جميع تطبيقات التغذية متشابهة تقريبًا"
الاعتقاد
كنت أعتقد أن كل تطبيق تغذية هو مجرد واجهة مختلفة لنفس المنتج: شريط بحث، قاعدة بيانات للطعام، عداد سعرات حرارية. اختر أي واحد لديه أيقونة جميلة. جميعها تؤدي نفس الوظيفة.
لماذا اعتقدت ذلك
من الخارج، تبدو تطبيقات التغذية متشابهة. جميعها تحتوي على بحث عن الطعام، تسجيل الوجبات، وملخصات يومية. لقطات الشاشة في متجر التطبيقات تبدو متشابهة. وحتى حوالي عام 2020، كانت معظمها فعلاً متشابهة — واجهات مختلفة على نفس البنية الأساسية.
ما هو الصحيح فعلاً
أهم اختلاف بين تطبيقات التغذية هو شيء غير مرئي تمامًا من الخارج: جودة قاعدة بيانات الطعام.
هناك نهجان مختلفان تمامًا لبناء قاعدة بيانات للطعام. قواعد البيانات المستندة إلى المجتمع تسمح لأي مستخدم بتقديم إدخالات الطعام، والتي تكون متاحة لجميع المستخدمين مع الحد الأدنى أو بدون تحقق. بينما قواعد البيانات المعتمدة يتم مراجعة كل إدخال من قبل أخصائيي التغذية المسجلين قبل أن يصبح متاحًا.
فجوة الدقة ضخمة. دراسة أجريت في عام 2019 لتحليل إدخالات قواعد البيانات المستندة إلى المجتمع وجدت أن معدل الأخطاء يتراوح بين 15 و25 بالمئة. كانت المشاكل الشائعة تشمل إدخالات مكررة ببيانات متضاربة، أحجام حصص غير صحيحة، مغذيات مفقودة، وإدخالات تخلط بين الأوزان النيئة والمطبوخة. بالمقابل، تحقق قاعدة بيانات معتمدة دقة تتراوح بين 95 إلى 98 بالمئة وفقًا لأبحاث نُشرت في Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics (2020).
| الميزة | تطبيقات قاعدة البيانات المستندة إلى المجتمع | تطبيقات قاعدة البيانات المعتمدة |
|---|---|---|
| دقة الإدخال | 75-85% | 95-98% |
| الإدخالات المكررة | شائعة (5-15 إدخال لكل طعام شائع) | لا توجد (إدخال واحد معتمد) |
| المغذيات لكل طعام | 4-10 | 100+ |
| مصدر الإدخال | أي مستخدم يمكنه التقديم | أخصائيو تغذية مسجلون فقط |
| تغطية الطعام الإقليمي | غير متسقة | مُنظمة بشكل منهجي |
| تكرار التحديث | متقطع، يعتمد على المستخدم | تحديثات احترافية منتظمة |
هذا ليس فرقًا تجميليًا. إنه الفرق بين البيانات المفيدة والبيانات المضللة. إذا كانت قاعدتك تخبرك أن صدور الدجاج تحتوي على 165 سعرة حرارية بينما تحتوي في الواقع على 198، فإن هذا الخطأ يتراكم عبر كل وجبة في كل يوم.
تستخدم Nutrola قاعدة بيانات معتمدة من أخصائيي التغذية بنسبة 100% تحتوي على أكثر من 1.8 مليون طعام، مع تتبع أكثر من 100 مغذي لكل إدخال. هذا يختلف تمامًا عن تطبيق يسمح لأي شخص بتقديم أي رقم لأي طعام.
2. "المجانية تكفي"
الاعتقاد
كنت أعتقد أن تطبيقات التغذية المجانية توفر وظائف كافية لأي شخص يريد تتبع طعامه. لماذا تدفع مقابل شيء عندما يوجد بديل مجاني؟
لماذا اعتقدت ذلك
إنه موقف منطقي. توجد تطبيقات مجانية، وتبدو أنها تؤدي نفس الوظيفة، وإنفاق المال على تطبيق يبدو غير ضروري عندما يمكنك تجنبه.
ما هو الصحيح فعلاً
تطبيقات التغذية المجانية لديها نموذج عمل، وليس كرمًا. إنها تحقق الأرباح من خلال ثلاثة قنوات: الإعلانات، جمع البيانات، وعمليات البيع الترويجية العدوانية التي تقيد الميزات الأساسية خلف جدران الدفع.
تكلفة "المجانية" كبيرة. أبحاث نُشرت في Digital Health (2021) وجدت أن التطبيقات الصحية المدعومة بالإعلانات تعرض للمستخدمين متوسط 8 إلى 12 إعلانًا لكل جلسة، وأن الانقطاعات الإعلانية أثناء تسجيل الوجبات زادت من معدلات التخلي عن الاستخدام بنسبة 34 بالمئة. كان المستخدمون أكثر عرضة لتخطي تسجيل الوجبات — مما يقوض الغرض الكامل من التطبيق — لأن التعامل مع الإعلانات بين الإدخالات كان محبطًا للغاية.
بعيدًا عن الإعلانات، تتفاقم مشكلة جودة البيانات. إذا كنت تتخذ قرارات غذائية بناءً على بيانات بها معدل خطأ يتراوح بين 15 إلى 25 بالمئة من قاعدة بيانات مستندة إلى المجتمع، فإن تكلفة أن تكون مخطئًا ليست صفرًا. تقديرك لسعراتك الحرارية بمقدار 300 إلى 500 سعرة حرارية يوميًا بسبب بيانات سيئة يمكن أن يعيق أهداف إدارة الوزن لعدة أشهر. الاعتقاد أنك تلبي احتياجاتك من المغذيات الدقيقة بينما أنت لا تفعل ذلك يمكن أن يؤدي إلى نقص له عواقب صحية حقيقية.
| التكلفة الخفية للتطبيقات المجانية | التأثير |
|---|---|
| انقطاعات الإعلانات | معدل تخلي عن التسجيل أعلى بنسبة 34% |
| أخطاء قاعدة البيانات (15-25%) | احتمال خطأ في حساب السعرات اليومية بمقدار 300-500 |
| مغذيات محدودة تتبعها | نقص المغذيات الدقيقة يبقى غير مكتشف |
| قيود الميزات | أدوات أساسية مقفلة خلف عمليات البيع الترويجية |
| مخاوف الخصوصية للبيانات | بيانات المستخدم تُستغل من قبل أطراف ثالثة |
| لا تحقق احترافي | لا ضمان لدقة البيانات |
تبدأ Nutrola من 2.50 يورو شهريًا بعد فترة تجريبية مجانية. لا إعلانات. لا بيع بيانات. قاعدة بيانات معتمدة بالكامل. أكثر من 100 مغذي يتم تتبعه. تكلفة البيانات السيئة من تطبيق مجاني هي بالتأكيد أعلى من 2.50 يورو شهريًا في الجهد الضائع والقرارات الخاطئة.
3. "تطبيقات التغذية تتعقب السعرات الحرارية فقط"
الاعتقاد
كنت أعتقد أن تطبيقات تتبع الطعام هي عدادات سعرات حرارية ولا شيء أكثر. كانت تخبرك بعدد السعرات التي تناولتها. ربما البروتين، الكربوهيدرات، والدهون إذا كنت محظوظًا. هذا كل شيء.
لماذا اعتقدت ذلك
لأن هذا هو كل ما كانت تفعله التطبيقات القديمة. كان MyFitnessPal في عام 2013 يركز بشكل أساسي على السعرات الحرارية مع تفصيلات أساسية للماكرو. كانت الواجهة مبنية حول رقم واحد: هدفك اليومي من السعرات الحرارية. كان الإطار الكامل هو "السعرات الداخلة، السعرات الخارجة"، وكانت المغذيات الدقيقة إما غائبة أو مدفونة في شاشة ثانوية لا يزورها أحد.
ما هو الصحيح فعلاً
تطبيقات تتبع التغذية الحديثة، وخاصة تلك التي تحتوي على قواعد بيانات معتمدة، تتعقب ملفات مغذية شاملة تتجاوز السعرات الحرارية بكثير. يمثل الانتقال من "عداد السعرات" إلى "متتبع التغذية" تغييرًا أساسيًا في ما يمكن أن تخبرك به هذه الأدوات عن نظامك الغذائي.
دراسة في British Journal of Nutrition (Calder et al., 2020) وثقت أن نقص المغذيات الدقيقة منتشر حتى في السكان الذين لديهم مدخول كافٍ من السعرات الحرارية. تشمل المغذيات الأكثر شيوعًا التي تعاني من نقص فيتامين د (يُقدّر أن 40% من السكان العالميين يعانون من نقص)، المغنيسيوم (حتى 60% من البالغين لا يلبون المدخول الموصى به)، أحماض أوميغا-3 الدهنية، الحديد (خاصة لدى النساء)، وفيتامينات ب.
لا يمكنك تحديد هذه النواقص من خلال تتبع السعرات والماكرو فقط. تحتاج إلى تتبع شامل للمغذيات الدقيقة، مما يتطلب كل من التكنولوجيا لعرض البيانات وقاعدة بيانات تحتوي عليها.
تتبع Nutrola أكثر من 100 مغذي لكل إدخال طعام: جميع الماكرو، جميع الفيتامينات الرئيسية، جميع المعادن الأساسية، الأحماض الأمينية الفردية، ملفات الدهون، وأكثر. عندما تسجل وجبة، ترى ليس فقط السعرات، بل صورتك الغذائية الكاملة. وجدت دراسة نُشرت في Nutrients (2021) أن مستخدمي أدوات تتبع المغذيات الشاملة كانوا أكثر عرضة بـ 2.3 مرة لتحديد وتصحيح النواقص الغذائية مقارنة بمستخدمي العدادات السعرية فقط.
| ما تتبعه التطبيقات السعرية فقط | ما تتبعه التطبيقات الشاملة |
|---|---|
| السعرات | السعرات |
| البروتين، الكربوهيدرات، الدهون | البروتين، الكربوهيدرات، الدهون |
| أحيانًا الألياف والسكر | جميع أنواع الماكرو |
| — | الفيتامينات A، B1-B12، C، D، E، K |
| — | المعادن (الحديد، الزنك، المغنيسيوم، الكالسيوم، إلخ) |
| — | الأحماض الأمينية الفردية |
| — | أحماض أوميغا-3، أوميغا-6، الدهون المشبعة، الدهون المتحولة |
| — | الكوليسترول، الصوديوم، البوتاسيوم |
| — | المواد النباتية ومضادات الأكسدة |
الفرق ليس تدريجيًا. إنه الفرق بين عداد السرعة ولوحة عدادات كاملة.
4. "تطبيقات التغذية تستغرق وقتًا طويلاً للاستخدام"
الاعتقاد
كنت أعتقد أن استخدام تطبيق تغذية يعني قضاء 15 إلى 20 دقيقة يوميًا في إدخال بيانات مملة. البحث عن الأطعمة في قاعدة البيانات، التمرير عبر النتائج، تقدير أحجام الحصص، تأكيد الإدخالات. كانت مهمة بعد كل وجبة.
لماذا اعتقدت ذلك
لأن هذه كانت تجربة المستخدم الحقيقية قبل وجود تسجيل الطعام المدعوم بالذكاء الاصطناعي. وثقت دراسة في Journal of Medical Internet Research (Cordeiro et al., 2015) أن عبء الوقت الناتج عن تسجيل الطعام يدويًا كان السبب الرئيسي للتخلي عن الاستخدام، مع متوسط أوقات التسجيل اليومية البالغة 23.2 دقيقة.
ما هو الصحيح فعلاً
لقد قلل تسجيل الطعام المدعوم بالذكاء الاصطناعي من الوقت اليومي للتتبع بنسبة تقارب 78 بالمئة، وفقًا لأبحاث نُشرت في JMIR mHealth and uHealth (Ahn et al., 2022). الطرق الثلاثة الرئيسية للذكاء الاصطناعي — التعرف على الصور، تسجيل الصوت، ومسح الباركود — تستغرق كل منها ثوانٍ بدلاً من دقائق.
التعرف على الصور: التقط صورة لطبقك. يقوم الذكاء الاصطناعي بتحديد الأطعمة، تقدير الأحجام، وتسجيل الملف الغذائي الكامل. الوقت: حوالي 3 ثوانٍ.
تسجيل الصوت: قل ما تناولته بلغة طبيعية. يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل الجملة، ومطابقة الأطعمة مع قاعدة البيانات المعتمدة، وإنشاء الإدخال. الوقت: حوالي 4 ثوانٍ.
مسح الباركود: وجه كاميرتك إلى باركود الطعام المعبأ. الوقت: حوالي 2 ثانية.
| الطريقة | الوقت لكل إدخال | مستوى الجهد | يعمل من أجل |
|---|---|---|---|
| البحث اليدوي عن النص (قديم) | 3-8 دقائق | مرتفع | أي طعام، ولكن ببطء |
| التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي | ~3 ثوانٍ | ضئيل | الوجبات المجهزة، الوجبات الخفيفة |
| تسجيل الصوت | ~4 ثوانٍ | ضئيل | أي وجبة موصوفة |
| مسح الباركود | ~2 ثوانٍ | ضئيل | الأطعمة المعبأة |
| استيراد رابط الوصفة | ~10 ثوانٍ | ضئيل | الأطعمة المنزلية من الوصفات |
على مدار يوم كامل من ثلاث وجبات ووجبة خفيفة أو اثنتين، فإن إجمالي الوقت المستغرق مع الطرق المدعومة بالذكاء الاصطناعي هو 2 إلى 3 دقائق. تدعم Nutrola جميع الطرق الأربعة للذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى استيراد روابط الوصفات، مما يجعل من الممكن تتبع يوم كامل من التغذية في أقل من الوقت الذي يستغرقه تنظيف أسنانك.
5. "تطبيقات التغذية تسبب اضطرابات الأكل"
الاعتقاد
كنت أعتقد أن تطبيقات تتبع السعرات الحرارية ضارة بالصحة النفسية. أن قياس تناول الطعام يؤدي حتمًا إلى سلوكيات قهرية، أكل غير منظم، وعلاقات غير صحية مع الطعام.
لماذا اعتقدت ذلك
هذا الاعتقاد منتشر ومدعوم ثقافيًا. تظهر عناوين مثل "كيف تعزز تطبيقات عد السعرات اضطرابات الأكل" بشكل منتظم. يوصي بعض المهنيين الصحيين بعدم تتبع الطعام لجميع المرضى. السرد قوي ويؤثر عاطفيًا.
ما هو الصحيح فعلاً
تخبرنا الأبحاث قصة أكثر تعقيدًا مما تقترحه العناوين.
مراجعة منهجية أجراها ليناردون وميتشل (2017) في Eating Behaviors فحصت العلاقة بين المراقبة الذاتية الغذائية وعلم نفس اضطرابات الأكل. الاستنتاج: بالنسبة للسكان العامين، لم تكن المراقبة الذاتية لتناول الطعام مرتبطة بزيادة في أعراض اضطرابات الأكل. لاحظت المراجعة تحديدًا أن التتبع كان مرتبطًا بتحسين النتائج الغذائية دون تحفيز الأكل غير المنظم لدى الأشخاص الذين لا يعانون من حالات مسبقة.
أجرى ليناردون (2019)، أيضًا نُشر في Eating Behaviors، دراسة مجتمعية كبيرة ووجد عدم وجود ارتباط بين استخدام تطبيقات عد السعرات وأعراض اضطرابات الأكل. خلصت الدراسة إلى أن الأداة نفسها محايدة — إنما علاقة المستخدم بالطعام وملفه النفسي الأساسي هو ما يحدد ما إذا كان التتبع مفيدًا أم ضارًا.
دراسة في عام 2020 في International Journal of Eating Disorders (سيمبسون ومازيو) أوضحت أكثر أن الأفراد الذين لديهم اضطرابات أكل مسبقة أو عوامل خطر قوية قد يواجهون آثارًا سلبية من التتبع، لكن السكان العامين يستفيدون من الوعي المتزايد دون عواقب نفسية سلبية.
| السكان | تأثير تتبع الطعام | التوصية |
|---|---|---|
| السكان العامون (لا تاريخ لاضطرابات الأكل) | تحسين النتائج الغذائية، لا زيادة في الأكل غير المنظم | التتبع مفيد |
| الأفراد في مرحلة التعافي من اضطرابات الأكل | قد يؤدي إلى انتكاسة في بعض الحالات | استشر مقدم الرعاية الصحية أولاً |
| الأفراد الذين يعانون من اضطرابات أكل نشطة | احتمال حدوث ضرر | غير موصى به بدون توجيه سريري |
| الرياضيون وهواة اللياقة البدنية | تحسين الكفاءة الغذائية | التتبع مفيد |
| الأفراد الذين يعانون من حالات صحية مزمنة | إدارة غذائية أفضل | التتبع مفيد تحت إشراف طبي |
الملاحظة الهامة: يجب على الأفراد الذين لديهم اضطرابات أكل نشطة أو عوامل خطر كبيرة استشارة مقدم الرعاية الصحية قبل بدء أي شكل من أشكال تتبع النظام الغذائي. هذه استثناء حقيقي ومهم. لكن هذا استثناء، وليس القاعدة. بالنسبة للغالبية العظمى من الناس، يرتبط تتبع التغذية بنتائج أفضل، وليس أسوأ.
تعزز نهج Nutrola التتبع الصحي من خلال تقديم البيانات كمعلومات محايدة بدلاً من الحكم. لا توجد تسميات "طعام جيد/طعام سيء"، لا أرقام حمراء تسبب الشعور بالذنب، ولا رسائل عقابية. الفلسفة هي الوعي، وليس التقييد.
ملخص الأسطورة مقابل الواقع
| الأسطورة | الواقع | الأدلة |
|---|---|---|
| جميع تطبيقات التغذية متشابهة | جودة قاعدة البيانات تخلق فجوة دقة بنسبة 20% | J. Acad. Nutr. Diet., 2020 |
| التطبيقات المجانية جيدة بما فيه الكفاية | الإعلانات، البيانات السيئة، والميزات المفقودة لها تكاليف حقيقية | Digital Health, 2021 |
| إنها تتعقب السعرات الحرارية فقط | التطبيقات الحديثة تتعقب أكثر من 100 مغذي | Calder et al., 2020 |
| تستغرق وقتًا طويلاً | تسجيل الذكاء الاصطناعي: 2-3 دقائق يوميًا | Ahn et al., 2022 |
| تسبب اضطرابات الأكل | لا ارتباط للسكان العامين | Linardon, 2019 |
كيف تدحض Nutrola جميع الخمس
تعتبر Nutrola المثال المضاد لكل مفهوم خاطئ في هذه القائمة.
إنها ليست "مثل أي تطبيق آخر". لديها قاعدة بيانات معتمدة من أخصائيي التغذية بنسبة 100% تحتوي على 1.8 مليون طعام أو أكثر، مقارنة بقواعد البيانات المستندة إلى المجتمع التي تعتمد عليها معظم التطبيقات. فرق الدقة قابل للقياس ومهم.
تثبت أن المجانية ليست جيدة بما فيه الكفاية من خلال تقديم عدم وجود إعلانات، وصول كامل للميزات، وبيانات معتمدة تبدأ من 2.50 يورو شهريًا بعد فترة تجريبية مجانية. تكلفة صغيرة شهرية تمول البنية التحتية التي تجعل البيانات موثوقة.
إنها لا تتعقب السعرات فقط. أكثر من 100 مغذي لكل إدخال طعام، بما في ذلك ملفات الفيتامينات الكاملة، محتوى المعادن، الأحماض الأمينية، وتحليل الدهون. هذا هو الوعي الغذائي الشامل، وليس مجرد حساب السعرات.
إنها لا تستغرق وقتًا طويلاً. التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي، تسجيل الصوت، مسح الباركود، واستيراد روابط الوصفات تبقي إجمالي وقت التتبع اليومي عند 2-3 دقائق. دعم كامل لـ Apple Watch وWear OS يعني أنه يمكنك التسجيل من معصمك.
إنها لا تعزز العلاقات غير الصحية مع الطعام. تقديم البيانات بشكل محايد، لا أحكام على الطعام "الجيد/السيء"، وفلسفة تصميم تركز على الوعي. قام أكثر من 2 مليون مستخدم بتقييمها بـ 4.9 من 5، عبر 15 لغة. لا يقوم الناس بتقييم التطبيقات بـ 4.9 عندما تجعلهم تلك التطبيقات يشعرون بالسوء.
الأسئلة الشائعة
أيهما أهم، واجهة التطبيق أم قاعدة بياناته؟
قاعدة البيانات، بفارق كبير. واجهة جميلة فوق بيانات غير دقيقة تمنحك تجربة ممتعة مع معلومات خاطئة. قاعدة بيانات دقيقة مع واجهة وظيفية تمنحك بيانات موثوقة يمكنك التصرف بناءً عليها. دائمًا ما يجب أن تعطي الأولوية لجودة قاعدة البيانات وطريقة التحقق عند اختيار تطبيق تغذية.
كيف أعرف إذا كانت قاعدة بيانات تطبيق التغذية معتمدة أم مستندة إلى المجتمع؟
تحقق من وصف التطبيق أو الأسئلة الشائعة للغة حول كيفية إنشاء إدخالات قاعدة البيانات. التطبيقات ذات القواعد البيانات المعتمدة ستذكر عادةً أن الإدخالات تتم مراجعتها من قبل أخصائيي التغذية المسجلين. إذا كان التطبيق يسمح لأي مستخدم بتقديم إدخالات الطعام التي تصبح متاحة على الفور للمستخدمين الآخرين، فإنه مستند إلى المجتمع. توضح Nutrola بشكل صريح أن قاعدة بياناتها بالكامل معتمدة من أخصائيي التغذية بنسبة 100%.
هل يستحق الأمر دفع ثمن تطبيق تغذية عندما توجد خيارات مجانية؟
فكر في ما تدفع مقابله: دقة البيانات المعتمدة، تتبع شامل للمغذيات (100+ مغذي مقابل 4-6)، تجربة خالية من الإعلانات، وصيانة قاعدة بيانات احترافية. بسعر 2.50 يورو شهريًا، التكلفة أقل من فنجان قهوة واحد، وقيمة البيانات الغذائية الدقيقة تفوق بكثير تكلفة اتخاذ قرارات غذائية بناءً على معلومات خاطئة.
هل يمكن أن يساعدني تتبع التغذية إذا لم أكن أحاول فقدان الوزن؟
بالطبع. يكشف تتبع المغذيات الشامل عن نواقص المغذيات الدقيقة، يساعد في تحسين الأداء الرياضي، يدعم إدارة الحالات المزمنة، ويعزز معرفة الطعام العامة. تأتي الغالبية العظمى من القيمة في تتبع التغذية الحديثة من بيانات المغذيات الدقيقة، وليس من حساب السعرات.
هل يجب أن أتجنب التتبع إذا كان لدي تاريخ من اضطرابات الأكل؟
إذا كان لديك اضطراب أكل حالي أو سابق، استشر مقدم الرعاية الصحية الخاص بك قبل بدء أي شكل من أشكال تتبع النظام الغذائي. بينما تظهر الأبحاث أن التتبع آمن ومفيد للسكان العامين، قد يحتاج الأفراد الذين لديهم عوامل خطر محددة لاضطرابات الأكل إلى مقاربات معدلة أو أدوات بديلة. يمكن لمقدم الرعاية الصحية الخاص بك مساعدتك في تحديد ما هو مناسب لوضعك.
ما مدى دقة التعرف على الطعام بالذكاء الاصطناعي؟
أظهرت الأبحاث التي نُشرت في Nutrients (Lu et al., 2020) أن التعرف على الطعام القائم على التعلم العميق حقق دقة تتراوح بين 87 إلى 92 بالمئة، وقد استمرت الدقة في التحسن منذ ذلك الحين. في الاستخدام العملي، يقوم الذكاء الاصطناعي بتحديد الأطعمة بشكل صحيح في معظم الأحيان، ويمكن للمستخدمين بسرعة تعديل أي أخطاء في التعريفات. إن الجمع بين دقة الذكاء الاصطناعي العالية مع التصحيح اليدوي السهل ينتج عنه نتائج عادةً ما تكون أكثر دقة من الإدخال اليدوي البحت، لأن الذكاء الاصطناعي يقدر أيضًا أحجام الحصص بناءً على التحليل البصري.
مستعد لتحويل تتبع تغذيتك؟
انضم إلى الآلاف الذين حولوا رحلتهم الصحية مع Nutrola!
