Yapay zekâ araçları kilo vermek isteyenler için sağlıklı beslenme planları oluşturabilir mi? Yeni bir araştırma, bu soruya temkinli yaklaşılması gerektiğini ortaya koyuyor.
Emine Öykü Güner
GazeteBilim Yazı İşleri
Türkiye’de gerçekleştirilen ve Frontiers in Nutrition dergisinde yayımlanan çalışmada, araştırmacılar beş farklı yapay zekâ modelinin hazırladığı kilo verme amaçlı beslenme planlarını bir diyetisyen tarafından oluşturulan planlarla karşılaştırdı. Sonuçlar, yapay zekânın hazırladığı planların gerekli kalori miktarını ve özellikle karbonhidrat gibi temel makro besin ögelerini ciddi şekilde eksik hesapladığını gösterdi. Buna karşılık protein ve yağ oranlarının gereğinden fazla vurgulandığı belirlendi.
Araştırmacılar, kilo vermek isteyen gençlerin yalnızca yapay zekâ tarafından oluşturulan diyet programlarına güvenmemesi gerektiği konusunda uyarıyor. Çalışmada incelenen beş farklı yapay zekâ modelinin de sağlık otoritelerinin önerdiği beslenme kılavuzlarından sistematik biçimde saptığı ve bunun büyüme çağındaki bireyler üzerinde olumsuz etkiler yaratabileceği ifade edildi.
Günümüzde fazla kilo sorunuyla mücadele eden birçok genç, kendilerine özel beslenme planları oluşturmak için yapay zekâ araçlarına başvuruyor. Ancak araştırma bulguları, bu planların her zaman yeterli enerji ve besin ögesi sağlamadığını ortaya koyuyor.
Çalışmanın başyazarı, İstanbul Atlas Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi öğretim üyesi Dr. Ayşe Betül Bilen, “Yapay zekâ modellerinin oluşturduğu diyet planlarının, diyetisyenler tarafından kılavuzlara uygun şekilde hazırlanan planlara kıyasla toplam enerji ve temel besin ögelerini önemli ölçüde eksik hesapladığını gösterdik.” dedi.
Bilen’e göre ergenlik dönemi, büyüme ve gelişmenin en kritik evrelerinden biri. Bu nedenle dengesiz veya aşırı kısıtlayıcı beslenme planlarının uygulanması; fiziksel büyüme, metabolik sağlık ve yeme davranışları üzerinde olumsuz sonuçlara yol açabilir.
Araştırmacılar, yapay zekânın beslenme konusunda yardımcı bir araç olarak kullanılabileceğini ancak özellikle çocuklar ve ergenler söz konusu olduğunda uzman görüşünün yerini almaması gerektiğini vurguluyor.
Bir öğünü kaçırmak
Araştırmacılar, çalışmada yapay zekâ modellerinin ücretsiz sürümlerini kullanarak beş farklı araçtan beslenme planı oluşturmasını istedi. Değerlendirilen modeller arasında ChatGPT 4, Gemini 2.5 Pro, Bing Chat-5GPT, Claude 4.1 ve Perplexity yer aldı. Yapay zekâya verilen bilgiler arasında bireylerin yaş, boy ve kilo verileri bulunurken, üç gün boyunca her gün üç ana öğün ve iki ara öğün içeren bir beslenme planı hazırlaması talep edildi.
Çalışma kapsamında biri kız biri erkek olmak üzere fazla kilolu kategorisinde yer alan iki genç ile yine biri kız biri erkek olmak üzere obezite sınıfında değerlendirilen iki 15 yaşındaki genç için ayrı beslenme programları oluşturuldu.
Yapay zekâ tarafından hazırlanan planlar, ergen çağı hastalıkları konusunda uzman bir diyetisyenin hazırladığı planlarla karşılaştırıldığında dikkat çekici farklılıklar ortaya çıktı. Yapay zekâ modelleri, gençlerin günlük enerji gereksinimini ortalama olarak diyetisyenin hesapladığından yaklaşık 700 kalori daha düşük belirledi. Bir ana öğüne denk gelen bu farkın, özellikle büyüme ve gelişme çağındaki bireylerde klinik açıdan önemli sonuçlar doğurabilecek düzeyde olduğu belirtildi.
Araştırmada ayrıca, toplam kalori miktarı ciddi ölçüde eksik hesaplanırken bazı makro besin ögelerinin ise gereğinden fazla önerildiği görüldü. Bu durum, yapay zekâ tarafından hazırlanan diyetlerin enerji ve besin ögesi dengesi açısından her zaman güvenilir olmayabileceğine işaret ediyor.
Dengesiz beslenme riski
Dr. Ayşe Betül Bilen, yapay zekâ tarafından oluşturulan diyet planlarının önerilen makro besin dağılımından sürekli olarak saptığını ve bunun özellikle ergenler açısından sorun oluşturduğunu belirtiyor.
Araştırmada, yapay zekâ modellerinin diyetisyenin önerdiğinden ortalama 20 gram daha fazla protein tüketimi önerdiği görüldü. Bu durum, günlük enerji alımının yaklaşık %21-24’ünün proteinden sağlanmasına neden oldu. Benzer şekilde, yapay zekâ tarafından hazırlanan planlarda yağ tüketimi de belirgin şekilde yüksekti ve yağlardan gelen enerji oranı %41-45 arasında değişiyordu.
Buna karşılık karbonhidrat miktarı dikkat çekici düzeyde düşüktü. Yapay zekâ planlarında karbonhidrat tüketimi, diyetisyen planlarına göre ortalama 115 gram daha az hesaplandı. Sonuç olarak günlük enerjinin yalnızca %32-36’sı karbonhidratlardan sağlanıyordu. Oysa ABD Ulusal Bilimler, Mühendislik ve Tıp Akademileri, enerjinin %45-50’sinin karbonhidratlardan, %15-20’sinin proteinlerden ve %30-35’inin yağlardan karşılanmasını önermektedir.
Dengeli beslenme yerine hoş yemekler hazırlamak
Araştırmacılara göre bu farklılığın temel nedenlerinden biri, yapay zekâ sistemlerinin bilimsel doğruluğu garanti etmekten ziyade kullanıcıya mantıklı ve tatmin edici görünen yanıtlar üretmek üzere eğitilmiş olmasıdır.
Her ne kadar Türkiye Beslenme Rehberi ve Dünya Sağlık Örgütü’nün ergen beslenmesine yönelik kılavuzları gibi birçok bilimsel kaynak çevrimiçi olarak erişilebilir olsa da, yapay zekâ araçları her zaman bu kanıta dayalı rehberleri temel almıyor olabilir.
Bilen, “Yapay zekâ modelleri öncelikle klinik açıdan kesin sonuçlar üretmek yerine makul ve kullanıcı dostu görünen yanıtlar oluşturacak şekilde eğitilmektedir. Bulgularımız, bu sistemlerin yaşa özgü beslenme gereksinimlerini tam olarak dikkate almak yerine popüler veya genelleştirilmiş diyet kalıplarına dayanabildiğini göstermektedir.” dedi.
Araştırmacılar, her gencin bir diyetisyene erişim imkânı olmadığını kabul etmekle birlikte, beslenme planı oluşturmak için yapay zekâ kullanan kişilerin dikkatli olması gerektiğini vurguluyor. Özellikle aşırı kısıtlayıcı diyetlerden ve protein ya da yağ ağırlıklı uç beslenme modellerinden kaçınılması öneriliyor.
Yapay zekâ bir yardımcı olmalı, uzmanın yerini almamalı
Araştırma ekibi, elde edilen sonuçların yapay zekâ araçlarının dengeli beslenme planları hazırlamadaki mevcut sınırlılıklarına dikkat çekmesini ve sağlık uzmanlarının geliştirdiği kılavuzlarla daha uyumlu, güvenli sistemlerin geliştirilmesine katkı sağlamasını umuyor.
Araştırmacılar, yapay zekâ modellerinin hızla geliştiğini ve analizlerin yapıldığı tarihten bu yana performanslarının artmış olabileceğini kabul ediyor. Ancak özellikle çocuklar ve ergenler gibi hassas gruplarda, yapay zekânın beslenme eğitimini destekleyen tamamlayıcı bir araç olarak görülmesi, profesyonel diyet danışmanlığının yerine geçmemesi gerektiği vurgulanıyor.
Bilen, “Ergenlik dönemi fiziksel büyüme, kemik gelişimi ve bilişsel olgunlaşma açısından kritik bir evredir. Yetersiz enerji ve karbonhidrat alımı ile birlikte artan protein ve yağ oranları, büyüme çağındaki bireyler için çeşitli riskler oluşturabilir.” ifadelerini kullandı.
Kaynakça:
https://www.frontiersin.org/news/2026/03/12/teens-ai-meal-plans-too-few-calories-frontiers-in-nutrition (Son erişim tarihi: 24.06.2026)
Bilen AB, Kalkan GE and Önal HY (2026) Artificial intelligence diet plans underestimate nutrient intake compared to dietitians in adolescents. Front. Nutr. 13:1765598. doi: 10.3389/fnut.2026.1765598(https://www.frontiersin.org/journals/nutrition/articles/10.3389/fnut.2026.1765598/full#cite)
