AI atklāj, cik daudz slēptā cukura ir iepakotajos pārtikas produktos visā pasaulē

AI atklāj, cik daudz slēptā cukura ir iepakotajos pārtikas produktos visā pasaulē

Revolucionārs algoritms atklāj, cik daudz slēptā cukura slēpjas jūsu pārtikā, un parāda, kuras valstis un produkti atbilst veselīgiem ogļhidrātiem.

Ogļhidrāti veido aptuveni 70% no ikdienas enerģijas patēriņa vidējā cilvēka uzturā visā pasaulē. Tomēr ogļhidrātu kvalitātes nozīmi bieži vien aizēno to daudzums. Pētījumā, kas nesen publicēts žurnālāIerobežojumi uzturāEiropas pētnieku grupa izstrādāja algoritmu, lai prognozētu brīvā cukura saturu iepakotajos pārtikas produktos, sniedzot ieskatu ogļhidrātu kvalitātē globālā mērogā.

Ogļhidrāti uzturā

Ogļhidrāti ir svarīgs enerģijas avots, un tiem ir izšķiroša nozīme globālajā uzturā. Lai gan diskusijas par uzturu bieži koncentrējas uz ogļhidrātu daudzumu, ogļhidrātu kvalitāte ir vienlīdz svarīga labas veselības saglabāšanai. Zinātniskie pierādījumi liecina, ka ogļhidrātu kvalitāte ietekmē vielmaiņas funkciju un hronisku slimību risku.

Viens no instrumentiem ogļhidrātu kvalitātes novērtēšanai ir ogļhidrātu kvalitātes attiecība (CQR), kas novērtē kopējo ogļhidrātu, šķiedrvielu un brīvo cukuru līdzsvaru pārtikā. Šī attiecība nodrošina vismaz 1 gramu šķiedrvielu uz 10 gramiem kopējo ogļhidrātu un ne vairāk kā 2 gramus brīvo cukuru uz 1 gramu šķiedrvielu. Šī attiecība palīdz atšķirt uzturvērtības pārtiku no tiem, kas var veicināt sliktu veselību.

Tomēr precīza brīvā cukura satura noteikšana iepakotajos pārtikas produktos joprojām ir izaicinājums. Tikai dažas valstis pieprasa skaidru papildu cukuru marķēšanu, tādējādi ierobežojot pārredzamību patērētājiem un pētniekiem. Pasaules Veselības organizācijas (PVO) definētajos brīvajos cukuros ietilpst pievienotie cukuri, kā arī dabiski sastopamie cukuri medū, sīrupos un augļu sulās, savukārt FDA pievienotos cukurus definē kā tikai tos, kas tiek ievadīti apstrādes laikā. Šis informācijas trūkums kavē centienus efektīvi novērtēt ogļhidrātu kvalitāti, apgrūtinot apzinātu uztura lēmumu pieņemšanu un ogļhidrātu patēriņa ietekmes uz veselību izpēti.

Par pētījumu

Algoritms par prioritāti izvirzīja etiķetēs pirmās norādītās sastāvdaļas, jo pārtikas ražotāji bieži pasūta sastāvdaļas pēc svara, sniedzot norādes par cukura dominējošo stāvokli produkta sastāvā.

Šajā pētījumā pētnieki izstrādāja algoritmu, lai prognozētu brīvo cukuru iepakotos pārtikas produktos visā pasaulē, novēršot kritisko zināšanu trūkumu par ogļhidrātu kvalitāti. Viņi izmantoja Mintel Global New Products Database (GNPD) datus, kas satur plašu informāciju par iepakotajiem pārtikas produktiem no 86 valstīm, tostarp uzturvērtības sastāvu un sastāvdaļu sarakstus.

Pirms analīzes komanda rūpīgi iztīrīja un standartizēja datus, lai nodrošinātu konsekvenci. Būtisks solis bija sastāvdaļu manuāla atlase un marķēšana ar regulārām izteiksmēm, lai tās klasificētu kā pievienotos vai dabā sastopamos cukurus — šī atšķirība bija būtiska, lai precīzi novērtētu brīvā cukura saturu.

Lai izveidotu prognozējošos modeļus, pētnieki izmantoja mašīnmācīšanās metodes. Viņi apmācīja savus modeļus, izmantojot datus no Amerikas Savienotajām Valstīm (ASV), un oficiāli pārbaudīja to veiktspēju 14 atlasītajās valstīs, vienlaikus piemērojot modeļus produktiem no 81 papildu valsts. Modeļi analizēja produktu etiķetes, ņemot vērā pirmās sešas sastāvdaļas, kas klasificētas kā pievienotie cukuri, augļi vai piena produkti, kā arī detalizēta informācija par uzturvērtību, piemēram, enerģijas saturs, tauki, ogļhidrāti, šķiedrvielas, olbaltumvielas, cukurs un nātrijs.

Cauruļvadā bija iekļauti trīs binārie klasifikatori, lai noteiktu papildu cukuru klātbūtni, un uz kokiem balstīti stacked regresijas modeļi, lai novērtētu to daudzumu. Turklāt prognozētie pievienotā cukura līmeņi tika izmantoti kā brīvo cukuru aprēķini, izņemot noteiktas pārtikas kategorijas, piemēram, sulas dzērienus un cukura konditorejas izstrādājumus, kur kopējais cukurs tika izmantots tieši to unikālo cukura profilu dēļ.

Visbeidzot, modeļi tika piemēroti produktiem bez skaidriem papildu cukura skaidrojumiem, lai prognozētu ogļhidrātu sastāvu. Ogļhidrātu kvalitāte tika novērtēta, izmantojot iepriekš noteiktu ogļhidrātu, šķiedrvielu un brīvo cukuru attiecību 10:1 līdz 1:2.

Galvenie atklājumi

Augu izcelsmes piena alternatīvas (piemēram, auzu vai mandeļu dzērieni) uzrādīja pārsteidzoši augstu atbilstību ogļhidrātu kvalitātes standartiem, pārspējot daudzus piena produktus visā pasaulē.

Pētījumā konstatēts, ka mašīnmācīšanās modeļi parādīja augstu precizitātes līmeni brīvā cukura satura prognozēšanā iepakotajos pārtikas produktos. Vidējā absolūtā kļūda testa komplektam tika aprēķināta kā 0,96 g/100 g, kas norāda uz salīdzinoši nelielu vidējo atšķirību starp prognozētajām un deklarētajām vērtībām.

Turklāt modelis sasniedza augstu R² — 0,98 starp prognozētajām un deklarētajām vērtībām, pārspējot iepriekšējos modeļus, piemēram, K-Nearest Neighbors, kuriem bija daudz augstāks kļūdu līmenis, apstiprinot prognožu ticamību. Proti, modeļa prognozēšanas iespējas neaprobežojās tikai ar ASV. Pētnieki atklāja, ka modelis darbojās precīzi, oficiāli testējot 14 valstīs un piemērojot vēl 81 valstī, uzsverot tā globālo piemērojamību.

Pētījumā tika pārbaudīts arī to pārtikas produktu īpatsvars, kas atbilst mērķa ogļhidrātu kvalitātes attiecībai, un tika konstatētas būtiskas atšķirības gan pārtikas produktos, gan pārtikas valstīs. Amerikas Savienotajās Valstīs produkti, kas atbilst ogļhidrātu kvalitātes attiecībai, ievērojami atšķīrās, sākot no salīdzinoši augstajiem 60% karstajiem graudaugiem līdz 0% aromatizētiem pieniem un iesala dzērieniem. Šis plašais klāsts parādīja ogļhidrātu kvalitātes daudzveidību pat vienā valstī.

Produkti ar šokolādes garšu (piemēram, pārslu vai uzkodu batoniņi) bija vieni no lielākajiem pārkāpējiem, jo ​​95% neatbilst mērķa attiecībai pārmērīga brīvā cukura un zema šķiedrvielu satura dēļ.

Aplūkojot visas pārtikas kategorijas, to produktu procentuālais daudzums, kas atbilst mērķa attiecībai, svārstījās no 67% Apvienotajā Karalistē, kas ir salīdzinoši augsts kvalitātes standarta atbilstības līmenis, līdz 9,8% Malaizijā, kas liecina par ievērojami mazāku produktu īpatsvaru, kas atbilst vēlamajai ogļhidrātu kvalitātei.

Proti, augu izcelsmes dzērieni — atšķirībā no vairuma dzērienu kategoriju — izraisīja salīdzinoši augstu ogļhidrātu kvalitātes attiecību ievērošanu dažādās valstīs, jo to saturs ir augstāks šķiedrvielu saturs un zemāks cukura saturs.

Tomēr pētnieki atzina, ka prognožu precizitāti konkrētām valstīm zināmā mērā var ierobežot nelieli izlases lielumi, kas potenciāli varētu ietekmēt rezultātu vispārināmību šajos konkrētajos reģionos.

Turklāt autori veica Z-testus, salīdzinot prognozēto un deklarēto brīvā cukura līmeni 18 pārtikas kategorijās Amerikas Savienotajās Valstīs, un konstatēja statistiski nozīmīgas atšķirības, kas apstiprina modeļa noturību.

Diploms

Rezumējot, pētījums veiksmīgi izstrādāja un apstiprināja uz mašīnmācību balstītu metodi, lai prognozētu brīvā cukura saturu iepakotajos pārtikas produktos, izmantojot liela mēroga globālu datubāzi. Šī pilnībā automatizētā un mērogojamā pieeja demonstrēja lielu precizitāti visās valstīs un pārtikas kategorijās, un to var attiecināt uz citām datu bāzēm un uzturvielu metriku, kurām ir nepieciešami bezmaksas cukura aprēķini.

Paredzamie brīvā cukura līmeņi varētu arī uzlabot uzturvielu profilēšanas sistēmas, piemēram, Nutri-Score, kas pašlaik paļaujas uz kopējo cukuru ierobežoto marķēšanas prasību dēļ.

Šī novatoriskā metodiskā pieeja nodrošināja vērtīgu un spēcīgu instrumentu ogļhidrātu kvalitātes uzraudzībai un novērtēšanai pasaules pārtikas apgādē un sniedza svarīgu ieskatu sabiedrības veselības un uztura konsultāciju iniciatīvās.

Avoti: