3 273 фото замість підрахунків навмання: відкритий атлас допомагає оцінювати порції їжі

Відкрита вебсистема Smart24Food зібрала 3 273 фотографії майже тисячі продуктів і страв, щоб люди могли точніше оцінювати розмір порції та її поживний склад. У контрольованому випробуванні учасники знаходили потрібну їжу у 99,81% завдань і точно добирали відповідне зображення у 86,5% випадків. Проєкт створювали для Аргентини, але його підхід показує, як цифрові щоденники харчування можуть стати кориснішими за простий список калорій.

Що є в атласі

База охоплює 998 різних продуктів у 1 052 варіантах подачі: наприклад, одна й та сама морква може бути нарізана кружальцями або соломкою. Загалом створено 3 273 знімки. Для кожної позиції доступно до 53 показників — від енергетичної цінності, білків і клітковини до окремих вітамінів, мінералів та жирних кислот.

Інтерфейс розроблено на Flutter. Продукти поділено на 26 категорій, а пошук враховує синоніми, регістр, наголоси й часткові збіги. Користувач обирає фото найбільш схожої порції, бачить вагу в грамах або об’єм у мілілітрах і може скопіювати таблицю поживних речовин до іншої програми. Це важливо для дієтологів і дослідників, але зрозуміле й звичайній людині, яка не зважує кожну тарілку.

Як перевіряли точність

У дослідженні взяли участь 108 людей, переважно молоді дорослі. Кожен виконав 20 завдань: сім із вибором фасованого продукту та 13 із візуальним визначенням порції. Загалом дослідники проаналізували 2 160 спроб. Правильний продукт або рецепт знайшли у 2 156 випадках, а точний варіант фото — у 1 869.

Для 1 404 спостережень із порціями середня різниця між вибраною та реально поданою вагою становила −1,34 грама. Статистично помітного систематичного завищення або заниження не виявили. Водночас межі узгодження були значно ширшими — від −33,44 до 30,76 грама. Тобто хороший середній результат не гарантує точності для кожної окремої тарілки.

Чому локальна база має значення

Універсальний міжнародний каталог часто погано розпізнає місцеві рецепти, розміри упаковок і спосіб подачі. Smart24Food спирається на аргентинські продукти та дані попередніх опитувань харчування. Це робить інструмент кориснішим у своєму регіоні й водночас показує обмеження: український борщ, сирники або місцеві марки потребували б окремої бази фотографій і перевірених рецептів.

Дослідники також помітили, що результат сильніше залежав від конкретної їжі, ніж від конкретного учасника. Наприклад, одні порції легко впізнавали майже всі, інші створювали помітно більше помилок. Отже, розробникам таких сервісів важливо не лише збільшувати кількість фото, а й шукати «складні» продукти, додавати ракурси, орієнтири масштабу та зрозумілі назви.

Чого дослідження не доводить

• Умови були контрольованими. Удома люди фотографують їжу під іншим кутом, освітленням і на різному посуді.
• Вибірка невелика й молода. Середній вік становив 22,7 року; результат не можна автоматично переносити на всіх користувачів.
• Це довідник, а не медична діагностика. Поживність рецепта залежить від конкретних інгредієнтів і способу приготування.
• Середня похибка приховує окремі промахи. Для лікувальних дієт візуальну оцінку слід доповнювати зважуванням і порадою фахівця.

Практичний висновок: фотографічний атлас може зробити облік харчування швидшим і менш виснажливим, але цінність створюють не «магічні» алгоритми, а локальні дані, якісні фото, перевірені рецепти та чесно виміряна похибка.

Перекладено й адаптовано за дослідженням Ismael Alejandro Contreras-Guillén та співавторів у PLOS One від 25 вересня 2026 року. Текст і всі три оригінальні фігури поширюються за CC BY 4.0.