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Más allá del registro con fotos e IA
Has apuntado la cámara a la cena, has visto la propuesta de una aplicación y has sabido que se equivocaba. Eso no vuelve inútil la foto. Significa que reconocer alimentos y estimar calorías son dos tareas distintas.
Lo que puede ver una foto de comida y lo que no#
Una foto puede identificar arroz, pollo y verduras. Rara vez resuelve cuánto aceite se ha usado, qué contiene la salsa, si el rebozado se ha frito u horneado o qué profundidad tiene el plato. Esas decisiones ocultas pueden importar más que el nombre de la comida.
Incluso una etiqueta correcta no es una respuesta en calorías. Dos versiones reales del mismo plato llevan ingredientes, métodos de cocción y raciones distintos. Una sola cifra dicha con seguridad esconde ese margen en lugar de resolverlo.
Lo que hace Calk en lugar de estimar por foto#
En Calk abres la plantilla de comida más parecida —la composición y la ración de un plato habitual— e indicas los detalles que conoces: ración, método de cocción, salsa, aceite y los demás componentes. El pollo puede ir frito u horneado; la ensalada, con aliño o sin él. Así ves de dónde sale la estimación y qué elección la ha movido.
Si no conoces la cantidad exacta de aceite o salsa, prueba varios valores probables y mira hasta dónde viaja la estimación. Eso te dice si el dato que falta importa para el resultado.
Registra así tu comida habitual durante un mes y Calk trabajará con lo que has elegido tú, no con la suposición de un modelo: las observaciones sobre tu alimentación señalan por el camino lo que llama la atención, y el Informe Nutricional mensual muestra qué cambiar en la comida que ya haces.
Revisa la afirmación, no la demostración#
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