Cómo analiza MeSienta una etiqueta
MeSienta lee la etiqueta de un alimento (por código de barras, por foto o pegando los ingredientes) y te devuelve un análisis con semáforos claros. Esta página explica de dónde sale cada veredicto, con sus fuentes, y también qué cosas la app no puede saber. Si algo no cuadra con lo que ves en la app, escríbenos.
El principio: la IA lee, las reglas juzgan
Ningún veredicto de MeSienta lo decide una inteligencia artificial. La IA solo hace dos tareas de lectura: extraer texto de las fotos de una etiqueta y redactar explicaciones. El juicio (¿alto en azúcar? ¿lleva un aditivo con advertencia oficial? ¿es alto en FODMAP?) sale siempre de un motor de reglas que corre en tu móvil, con criterios fijos, auditables y con fuente. Dos personas que escanean el mismo producto ven el mismo resultado.
El semáforo nutricional: umbrales públicos de la FSA
Los niveles de azúcares, grasas, grasas saturadas y sal usan los umbrales del etiquetado frontal británico (Food Standards Agency / Department of Health), el sistema de semáforos con más recorrido en Europa. Se aplican por 100 g en alimentos sólidos y por 100 ml en bebidas, para las que la guía define umbrales propios. No nos inventamos los cortes: si un producto sale «alto en sal» es porque supera el umbral que la FSA considera alto.
Aditivos: solo pronunciamientos oficiales, sin alarmismo
El catálogo de aditivos señalados se construye con una regla estricta: entra únicamente lo que tiene un pronunciamiento de un organismo oficial — la EFSA (autoridad europea de seguridad alimentaria), la IARC (agencia de la OMS para la investigación del cáncer) o la normativa europea (Reglamento 1333/2008 y sus modificaciones). Un aditivo reevaluado sin problemas de seguridad no aparece marcado: la ausencia de señal no se señala. Nada de listas alarmistas heredadas de blogs.
- Nivel alto: evidencia sólida o prohibición (por ejemplo, los nitritos de curado o el dióxido de titanio E171, prohibido en la UE desde 2022).
- Nivel medio: advertencia oficial, clasificación IARC 2B o reevaluación con dudas.
Además, MeSienta hace una comprobación que casi ninguna app hace: contrasta los aditivos que la base de datos atribuye al producto con el texto real de la lista de ingredientes. Si un código E aparece en la ficha pero no en la etiqueta, se marca como no verificado en vez de darlo por hecho. Las atribuciones erróneas de aditivos son uno de los fallos más criticados de las apps de nutrición, y preferimos reconocer la duda a heredar el error.
El catálogo se revisa mensualmente contra EFSA, IARC y los reglamentos de la UE. La fecha de la última revisión viaja en el propio código de la app.
FODMAP: el marco de Monash, aplicado a la etiqueta
La referencia clínica de la dieta baja en FODMAP es la Universidad de Monash, que mide alimentos genéricos (una manzana, un yogur). MeSienta hace un trabajo complementario: estimar el contenido FODMAP de un producto concreto del supermercado a partir de su lista de ingredientes, que es lo que tienes delante en la balda.
El motor no se queda en «lleva cebolla»; modela lo que la etiqueta declara:
- Un «sin lactosa» anula la lactosa de los lácteos de esa lista.
- Un aceite aromatizado con ajo no arrastra fructanos: no son solubles en grasa.
- La masa madre consume parte de los fructanos en la fermentación.
- El orden importa: en la UE los ingredientes van de más a menos cantidad, así que un disparador al final de una lista larga o con un porcentaje ínfimo pesa menos. Los disparadores potentes a dosis pequeñas (ajo, cebolla, inulina, polioles) cuentan enteros siempre.
Los diccionarios cubren los idiomas habituales de las etiquetas europeas (español, inglés, portugués, francés, italiano, alemán y sueco). Y cuando el texto está en un idioma que el motor no sabe leer, el veredicto es un «no lo sé» honesto — nunca un falso «bajo en FODMAP» por no haber encontrado nada.
De dónde salen los datos
- Open Food Facts, la base de datos abierta y colaborativa de alimentos, para fichas de producto por código de barras.
- USDA FoodData Central como reserva cuando un producto no está en Open Food Facts.
- Tus fotos de la etiqueta, leídas por IA, cuando el producto no está en ninguna base o le faltan datos.
- Nutri-Score y grado NOVA se muestran tal y como los publica Open Food Facts, como contexto adicional.
Lo que MeSienta no puede saber
Preferimos contártelo nosotros antes de que lo descubras tú:
- Las cantidades exactas. El contenido FODMAP depende de la dosis, y una lista de ingredientes no siempre declara porcentajes. Por eso hablamos de estimación, no de medición.
- Reformulaciones recientes. Si un fabricante cambió la receta ayer, la base de datos puede tardar en enterarse. Ante la duda, manda la etiqueta real: fotos o texto.
- Errores de la base de datos. Open Food Facts es colaborativa y a veces una ficha llega incompleta o desactualizada. La app te avisa cuando los datos que ve no le alcanzan para un veredicto.
- Tu caso clínico. La app no diagnostica ni trata. Las sensibilidades que marcas en tu perfil personalizan la lectura de la etiqueta, nada más.
Última revisión: 11 de agosto de 2026 · Escrito por Javier Pino