Análise de desempenho do Gemini na estimativa de peso de alimentos por imagem

Abstract

Com o avanço das inteligências artificiais multimodais, cresce o interesse em sua aplicação na área da saúde para facilitar a análise nutricional e auxiliar no combate à obesidade. No entanto, a confiabilidade desses modelos para identificar alimentos e estimar porções a partir de imagens ainda é incerta, sendo fundamental mensurar seu desempenho de forma objetiva. Este trabalho avalia a capacidade do modelo Gemini de classificar ingredientes e estimar seus respectivos pesos (em gramas) a partir de fotografias de refeições. Para isso, foi desenvolvido um sistema automatizado que envia requisições à API do Gemini, utilizando um prompt textual padronizado, elaborado com técnicas de engenharia de prompt, e uma lista de ingredientes de referência. As respostas do modelo, obtidas em formato JSON, foram comparadas com dados reais para análise de desempenho. Os resultados obtidos nos experimentos indicaram um baixo desempenho geral. Na classificação de ingredientes, o modelo apresentou baixa precisão e sensibilidade (recall), com dificuldade em detectar itens como temperos e condimentos (por exemplo, azeite e sal) que estavam misturados a outros alimentos, embora tenha obtido altas taxas de aceno para ingredientes visualmente distintos, como morangos e ovos mexidos. Na estimativa de peso, o desempenho também foi insatisfatório, com altos valores de erro (MAE e RMSE) e coeficiente de determinação (R2) negativo, evidenciando tendência à superestimação e desempenho inferior a uma simples predição pela média.