KI-Diätpläne unterschätzen die Ernährung von Teenagern und lassen wichtige Nährstoffe außer Acht

Neue Forschungsergebnisse zeigen, dass beliebte KI-Tools Jugendlichen möglicherweise unvollständige und unausgewogene Ernährungsempfehlungen geben, was wichtige Fragen darüber aufwirft, ob diese Technologien in der Lage sind, heranwachsende Körper ohne die Aufsicht von Experten anzuleiten.

Studie: Diätpläne mit künstlicher Intelligenz unterschätzen die Nährstoffaufnahme im Vergleich zu Ernährungsberatern bei Jugendlichen. Bildnachweis: ilona.shorokhova/Shutterstock.com

Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend für die Ernährungsplanung von Jugendlichen eingesetzt, doch eine neue Studie deutet darauf hin, dass sie möglicherweise hinter den Erwartungen zurückbleibt. Die Untersuchung, veröffentlicht in Grenzen in der Ernährungfanden heraus, dass KI-gestützte Empfehlungen die für Jugendliche erforderliche Nahrungsaufnahme möglicherweise durchweg unterschätzen.

Die zunehmende Fettleibigkeit bei Jugendlichen steigert die Nachfrage nach zugänglicher Ernährungsberatung

Die Übergewichts- und Fettleibigkeitsraten bei Jugendlichen nehmen weltweit rapide zu und betreffen im Jahr 2022 etwa 390 Millionen Jugendliche. Tatsächlich melden mehrere Regionen mittlerweile, dass dies die häufigste Form der Unterernährung ist. Übermäßiges Körpergewicht ist mit zahlreichen gesundheitsschädlichen Folgen verbunden, darunter Typ-2-Diabetes, Anomalien des Cholesterinspiegels im Blut, Bluthochdruck und Schlafapnoe. Diese Jugendlichen sind im Erwachsenenalter auch häufiger fettleibig und haben eine geringere Lebensqualität.

Jugendliche neigen auch zu Problemen mit ihrem Körperbild und dem Wunsch, Gewicht zu verlieren, einschließlich potenziell gefährlicher Methoden wie Erbrechen nach dem Essen oder übermäßigem Gebrauch von Abführmitteln.

Eine Ernährungsumstellung ist der Schlüssel zur Verbesserung der Gesundheit von Kindern in diesem Bereich. Ernährungsberater sind Gesundheitsfachkräfte, die individuelle Ernährungspläne gemäß festgelegten Richtlinien entwerfen und überwachen. Ihre Dienste sind jedoch nicht immer zugänglich, und ihre hohe Arbeitsbelastung kann dazu führen, dass Jugendliche nicht die Ernährungsberatung und -betreuung erhalten, die sie benötigen.

KI-basierte Tools wie Chatbots werden eingesetzt, um diese Einschränkungen zu überwinden, aber nur eine Handvoll Studien haben ihre Rolle in der Ernährung von Jugendlichen untersucht. Ebenso können große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT nützliche Informationen zur Unterstützung der Ernährungsplanung liefern, allerdings mit erheblichen Einschränkungen.

Vorhandene Untersuchungen deuten darauf hin, dass sie möglicherweise nicht den Sicherheitsstandards oder internationalen Ernährungsempfehlungen entsprechen, insbesondere unter realen Bedingungen. Es ist auch unwahrscheinlich, dass KI-Tools das gleiche Maß an maßgeschneiderten Patientendienstleistungen bieten wie Ernährungsberater. Die meisten dieser Beweise basieren jedoch auf Studien an Erwachsenen oder auf klinischen Fällen.

Ziel der aktuellen Studie war es, KI-generierte Diäten direkt mit individualisierten, von einem Ernährungsberater zusammengestellten Diäten für übergewichtige oder fettleibige Jugendliche zu vergleichen. Die Vergleichsbereiche waren Energie- und Nährstoffgehalt, Sicherheit und Durchführbarkeit. Der Vergleich könnte zeigen, ob KI-Chatbots für diese Patientengruppe Ernährungsberater bei der Ernährungsplanung ersetzen oder als Hilfsmittel unter der Aufsicht eines Ernährungsberaters eingesetzt werden können.

Forscher vergleichen fünf KI-Tools mit Ernährungsplänen

Die Forscher verwendeten fünf KI-Modelle (ChatGPT-4o, Gemini 2.5 Pro, Claude 4.1, Bing Chat-5GPT und Perplexity), um in zwei Sitzungen 60 Diätpläne zu erstellen. Dreitägige Diätpläne wurden von jedem Modell als Reaktion auf Aufforderungen anhand von vier standardisierten Jugendprofilen erstellt: ein übergewichtiger oder fettleibiger Junge und ein übergewichtiges oder fettleibiges Mädchen.

Diese wurden mit einem eintägigen Referenz-Ernährungsplan verglichen, der von einem Ernährungsberater für jedes Profil erstellt wurde. Dabei folgte man den Ernährungsempfehlungen mit einer Energieverteilung von 45–50 % aus Kohlenhydraten, 30–35 % aus Lipiden und 15–20 % aus Proteinen.

Anschließend analysierten die Forscher den Energie- und Makronährstoffgehalt jedes Plans.

KI-Diäten unterschätzen Energie und wichtige Nährstoffe

Die Ergebnisse zeigten ein konsistentes und möglicherweise besorgniserregendes Muster. KI-Modelle berücksichtigten weniger Energie und Makronährstoffe als Ernährungsberater in ihrem Plan. Der Energiedefizit betrug 695 kcal, während das Protein um 20 g, die Fette um 16 g und die Kohlenhydrate um 115 g zurückgingen. Die potenzielle Energielücke kann wichtige klinische Auswirkungen haben, insbesondere angesichts des hohen Energiebedarfs von Jugendlichen.

Die Autoren vermuten, dass sich LLMs angesichts dieses typischen Überangebots an Fett und des geringeren Kohlenhydratgehalts möglicherweise eher auf beliebte Diäten wie die ketogene Diät als auf wissenschaftliche Leitlinien verlassen, was den Ansatz mit wenig Kohlenhydraten und hohem Fettgehalt erklärt. Dies könnte Wachstum, Stoffwechsel und kognitive Entwicklung in diesem entscheidenden Entwicklungsfenster stören. Die langfristige Sicherheit solcher Empfehlungen ist somit unbewiesen.

Die fünf Modelle empfahlen einen Proteingehalt von bis zu 23,7 % und einen Fettgehalt von bis zu 44,5 %. Beide lagen über den empfohlenen Werten für Jugendliche. Im Gegensatz dazu machten Kohlenhydrate höchstens 36,3 % der Nahrung aus und lagen damit unter dem empfohlenen Wert.

Ernährungspläne enthielten je nach Profil 44–46 % Kohlenhydrate. Der Proteinanteil schwankte zwischen 18 % und 20 %, der Fettanteil zwischen 36 % und 37 %. Insgesamt entsprachen diese Pläne den nationalen Empfehlungen.

Die Autoren weisen darauf hin, dass „dieses Muster eine systematische Verschiebung in allen KI-Modellen hin zu niedrigeren CHO-, höheren Protein- und höheren Lipid-Mahlzeitenstrukturen veranschaulicht, was darauf hindeutet, dass das Makronährstoffgleichgewicht und nicht nur die Menge an grambasierten Nährstoffen in KI-generierten Plänen erheblich gestört ist.“

Die Zusammensetzung der Mikronährstoffe variierte bei KI-generierten Diäten erheblich. mit bemerkenswerter Variabilität zwischen den Modellen und im Vergleich zur Referenz des Ernährungsberaters. Dies könnte zu Mikronährstoffdefiziten bei Jugendlichen führen, was darauf hindeutet, dass diese Pläne ohne professionelle Aufsicht möglicherweise noch nicht für den klinischen Einsatz geeignet sind. Kein Modell hielt sich bei allen Nährstoffen genau an die Referenzdiät des Ernährungsberaters.

Die Autoren stellen fest, dass dies das erste Mal ist, dass verschiedene LLMs für den Ernährungsbedarf von Jugendlichen verglichen werden, mit einer detaillierten Bewertung von Makro- und mehreren Mikronährstoffen sowie Makronährstoffen. Wie frühere Untersuchungen nahelegen, könnte dies ein Hinweis darauf sein, dass es der KI in diesem Bereich an technischem Fachwissen mangelt. Dies kann die genaue Schätzung der Energie- und Makronährstoffzusammensetzung in einem KI-generierten personalisierten Ernährungsplan behindern.

Stärken und Grenzen

Die Studie hat mehrere Stärken. Es wurden fünf verschiedene KI-Modelle evaluiert und so die Robustheit und Vergleichsleistung der Analyse verbessert. Durch die Erstellung dreitägiger Ernährungspläne konnten die Forscher konsistente Muster statt isolierter Anomalien beurteilen und so die Zuverlässigkeit der Ergebnisse stärken. Die Verwendung von von Ernährungsberatern entworfenen Plänen, die auf internationalen Ernährungsrichtlinien basieren, lieferte einen glaubwürdigen und klinisch relevanten Referenzstandard. Darüber hinaus ermöglichte die umfassende Bewertung von Makro- und Mikronährstoffen eine detaillierte, mehrdimensionale Bewertung der Ernährungsqualität.

Trotz dieser Stärken weist die Studie auch Einschränkungen auf. Die Ergebnisse gelten möglicherweise nur für die spezifischen getesteten KI-Modelle, die sich ständig weiterentwickeln, und einige potenziell relevante Informationen fehlen möglicherweise in den standardisierten Jugendprofilen, was die Personalisierung einschränkt. Der statistische Ansatz, einschließlich der Verwendung gemittelter mehrtägiger Ergebnisse, kann sich auf die Unabhängigkeit der Ergebnisse und Variabilitätsschätzungen auswirken. Darüber hinaus stützte sich die Studie auf simulierte Szenarien und nicht auf reale Verhaltensweisen von Jugendlichen, was die ökologische Gültigkeit einschränken könnte. Schließlich könnte die Verwendung standardisierter Eingabeaufforderungen in einer einzigen Sprache die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere Bevölkerungsgruppen und Umgebungen einschränken.

Die Risiken einer unbeaufsichtigten KI-Ernährungsberatung

„KI-Modelle haben klinisch signifikante Abweichungen in den Ernährungsplänen für Jugendliche sowohl auf Makro- als auch auf Mikroebene gezeigt.“ Sie empfahlen durchweg Diäten mit einem geringeren Energie- und Kohlenhydratgehalt als die von einem Ernährungsberater entworfene Diät.

Bis diese Lücken geschlossen sind, warnen die Autoren, dass KI-generierte Diätpläne die professionelle Ernährungsberatung für Jugendliche nicht ersetzen sollten.

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Quellen: