AI odhaľuje, koľko skrytého cukru je v balených potravinách na celom svete

AI odhaľuje, koľko skrytého cukru je v balených potravinách na celom svete

Prelomový algoritmus odhaľuje, koľko skrytého cukru sa skrýva vo vašich potravinách – a ukazuje, ktoré krajiny a produkty zasiahli značku zdravých sacharidov.

Sacharidy tvoria približne 70 % denného energetického príjmu v priemernej ľudskej strave na celom svete. Dôležitosť kvality sacharidov je však často zatienená ich množstvom. V štúdii nedávno publikovanej v časopiseLimity vo výživeEurópsky výskumný tím vyvinul algoritmus na predpovedanie obsahu voľného cukru v balených potravinách, ktorý poskytuje pohľad na kvalitu sacharidov v celosvetovom meradle.

Sacharidy v strave

Sacharidy sú dôležitým zdrojom energie a zohrávajú kľúčovú úlohu v globálnej výžive. Zatiaľ čo diskusie o výžive sa často zameriavajú na kvantitu sacharidov, kvalita sacharidov je rovnako dôležitá pre udržanie dobrého zdravia. Vedecké dôkazy ukazujú, že kvalita sacharidov ovplyvňuje funkciu metabolizmu a riziko chronických ochorení.

Jedným z nástrojov na hodnotenie kvality sacharidov je pomer kvality sacharidov (CQR), ktorý hodnotí rovnováhu celkových sacharidov, vlákniny a voľných cukrov v potravinách. Tento pomer dáva najmenej 1 gram vlákniny na 10 gramov celkových sacharidov a nie viac ako 2 gramy voľných cukrov na 1 gram vlákniny. Tento pomer pomáha rozlíšiť nutričné ​​potraviny od tých, ktoré môžu prispieť k zlým zdravotným výsledkom.

Presné určenie obsahu voľného cukru v balených potravinách však zostáva výzvou. Len niekoľko krajín vyžaduje explicitné označovanie ďalších cukrov, čo obmedzuje transparentnosť pre spotrebiteľov a výskumníkov. Voľné cukry definované Svetovou zdravotníckou organizáciou (WHO) zahŕňajú pridané cukry, ako aj prirodzene sa vyskytujúce cukry v mede, sirupoch a ovocných šťavách, zatiaľ čo FDA definuje pridané cukry ako len tie, ktoré sa pridávajú počas spracovania. Tento nedostatok informácií bráni úsiliu o efektívne hodnotenie kvality uhľohydrátov, čo sťažuje prijímanie informovaných stravovacích rozhodnutí a skúmanie účinkov konzumácie uhľohydrátov na zdravie.

O štúdiu

Algoritmus uprednostnil zložky uvedené na štítkoch ako prvé, pretože výrobcovia potravín často objednávajú zložky podľa hmotnosti, čo poskytuje vodítko o dominancii cukru v zložení produktu.

V tejto štúdii výskumníci vyvinuli algoritmus na predpovedanie voľných cukrov v balených potravinách na celom svete, čím riešili kritickú medzeru v znalostiach v kvalite sacharidov. Použili údaje z databázy Mintel Global New Products Database (GNPD), ktorá obsahuje rozsiahle informácie o balených potravinách z 86 krajín vrátane nutričného zloženia a zoznamov zložiek.

Pred analýzou tím dôkladne vyčistil a štandardizoval údaje, aby sa zabezpečila konzistentnosť. Rozhodujúcim krokom bolo manuálne upravovanie a označovanie prísad regulárnymi výrazmi, aby sa klasifikovali ako pridané alebo prirodzene sa vyskytujúce cukry – rozdiel, ktorý bol nevyhnutný na presné odhadnutie obsahu voľného cukru.

Na vytvorenie prediktívnych modelov výskumníci použili techniky strojového učenia. Trénovali svoje modely pomocou údajov zo Spojených štátov (USA) a formálne testovali ich výkon v 14 vybraných krajinách, pričom modely aplikovali na produkty z 81 ďalších krajín. Modely analyzovali etikety produktov s prihliadnutím na prvých šesť zložiek klasifikovaných ako pridané cukry, ovocie alebo mliečne výrobky, ako aj podrobné nutričné ​​informácie, ako je energetický obsah, tuky, sacharidy, vláknina, bielkoviny, cukor a sodík.

Potrubie zahŕňalo tri binárne klasifikátory na detekciu prítomnosti ďalších cukrov a stromové skladané regresné modely na odhadnutie ich množstva. Okrem toho sa predpokladané hladiny pridaného cukru použili ako odhady voľných cukrov, s výnimkou určitých kategórií potravín, ako sú džúsové nápoje a cukrovinky, kde sa celkové cukry použili priamo kvôli ich jedinečným profilom cukru.

Nakoniec boli modely aplikované na produkty bez explicitného dodatočného vysvetlenia cukru na predpovedanie zloženia sacharidov. Kvalita sacharidov bola hodnotená pomocou vopred definovaného pomeru sacharidov, vlákniny a voľných cukrov v pomere 10:1 až 1:2.

Kľúčové zistenia

Alternatívy rastlinného mlieka (napr. ovsené alebo mandľové nápoje) preukázali prekvapivo vysoký súlad s normami kvality sacharidov, čím prekonali mnohé mliečne výrobky na celom svete.

Štúdia zistila, že modely strojového učenia preukázali vysokú úroveň presnosti pri predpovedaní obsahu voľného cukru v balených potravinách. Stredná absolútna chyba pre testovací súbor bola vypočítaná na 0,96 g/100 g, čo naznačuje relatívne malý priemerný rozdiel medzi predpokladanými a deklarovanými hodnotami.

Okrem toho model dosiahol vysoké R² 0,98 medzi predpovedanými a deklarovanými hodnotami, čím prekonal predchádzajúce modely, ako napríklad K-Nearest Neighbors, ktoré mali oveľa vyššiu chybovosť, čo potvrdzuje spoľahlivosť predpovedí. Prediktívne schopnosti modelu neboli obmedzené na Spojené štáty americké. Výskumníci zistili, že model fungoval presne, keď bol formálne testovaný v 14 krajinách a aplikovaný v ďalších 81 krajinách, čo zdôraznilo jeho globálnu použiteľnosť.

Štúdia tiež skúmala podiel potravinárskych výrobkov, ktoré spĺňali kvalitatívny pomer cieľových sacharidov, a vykazovala významné rozdiely v potravinách aj potravinových krajinách. V Spojených štátoch sa produkty dosahujúce pomer kvality uhľohydrátov výrazne líšili, od relatívne vysokých 60 % pre horké cereálie až po 0 % pre ochutené mlieka a sladové nápoje. Tento široký sortiment demonštroval rôznorodosť kvality sacharidov dokonca aj v jednej krajine.

Výrobky s čokoládovou príchuťou (ako cereálie alebo tyčinky) boli medzi najhoršími, pričom 95 % nesplnilo cieľový pomer v dôsledku nadmerného množstva voľných cukrov a nízkeho obsahu vlákniny.

Pri pohľade na všetky kategórie potravín sa percento produktov, ktoré spĺňajú cieľový pomer, pohybovalo od 67 % v Spojenom kráľovstve, čo predstavuje relatívne vysokú úroveň súladu s normou kvality, po 9,8 % v Malajzii, čo naznačuje výrazne nižší podiel produktov spĺňajúcich požadovanú kvalitu sacharidov.

Rastlinné nápoje – na rozdiel od väčšiny kategórií nápojov – vyvolali relatívne vysokú mieru dodržiavania pomerov kvality uhľohydrátov v krajinách kvôli ich vyššiemu obsahu vlákniny a nižšiemu obsahu cukru.

Vedci však uznali, že presnosť predpovedí pre konkrétne krajiny môže byť do určitej miery obmedzená malou veľkosťou vzorky, čo by mohlo potenciálne ovplyvniť zovšeobecnenie výsledkov na tieto konkrétne regióny.

Okrem toho autori vykonali Z-testy porovnávajúce predpokladané a deklarované hladiny voľného cukru v 18 kategóriách potravín v Spojených štátoch a zistili štatisticky významné rozdiely, ktoré potvrdzujú robustnosť modelu.

Diplom

Stručne povedané, štúdia úspešne vyvinula a overila metódu založenú na strojovom učení na predpovedanie obsahu voľného cukru v balených potravinách pomocou rozsiahlej globálnej databázy. Tento plne automatizovaný a škálovateľný prístup preukázal vysokú presnosť v krajinách a kategóriách potravín a možno ho rozšíriť na ďalšie databázy a nutričné ​​metriky, ktoré vyžadujú odhady voľného cukru.

Predpokladané hladiny voľného cukru by tiež mohli zlepšiť systémy profilovania živín, ako je Nutri-Score, ktoré sa v súčasnosti spoliehajú na celkové cukry v dôsledku obmedzených požiadaviek na označovanie.

Tento inovatívny metodický prístup poskytol cenný a výkonný nástroj na monitorovanie a hodnotenie kvality uhľohydrátov v globálnej ponuke potravín a poskytol dôležité poznatky pre iniciatívy v oblasti verejného zdravia a výživového poradenstva.

Zdroje: