Corregir el escaneo de una comida

Ninguna IA lee todos los platos perfectamente a la primera. Cuando un escaneo no coincide con lo que tienes delante, NutriShot AI te da dos correcciones rápidas: una para la cantidad, otra para la identificación. Ambas toman segundos.

Corrige la cantidad: confirmación de porción

Si el alimento es correcto pero la cantidad no cuadra, usa la confirmación del tamaño de porción. Después de cada foto, la app te pregunta si la porción se ve bien. Ajústala ahí y las calorías, macros y micronutrientes se recalculan. Este paso por sí solo lleva la precisión calórica media de dentro del 11% respecto a una báscula de cocina a dentro del 4.7%.

Corrige la identificación: añade contexto

Si la IA identificó el plato equivocado o pasó por alto un ingrediente, añade una o dos palabras de contexto. Algunos ejemplos del tipo de pista que funciona:

• La preparación: "a la parrilla", "frito", "al vapor"
• Un ingrediente sustituido: "leche de avena", "tofu", "integral"
• El nombre de la cocina o del plato cuando es ambiguo

La IA toma la pista y corrige su lectura de la comida. Es así por diseño: un par de palabras tuyas vale más que una larga sesión de edición.

Si sigue fallando

Para comidas que se leen mal de forma constante, prueba una foto más clara desde arriba con el plato completo en el encuadre, o registra por descripción de texto. Si algo parece roto, escríbenos. Los ejemplos reales nos ayudan a mejorar el escáner.

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