AI razkriva, koliko skritega sladkorja je v pakiranih živilih po vsem svetu

AI razkriva, koliko skritega sladkorja je v pakiranih živilih po vsem svetu

Prelomni algoritem razkrije, koliko skritega sladkorja se skriva v vaši hrani – in pokaže, katere države in izdelki dosegajo mejo zdravih ogljikovih hidratov.

Ogljikovi hidrati predstavljajo približno 70 % dnevnega energijskega vnosa v povprečni prehrani ljudi po vsem svetu. Vendar pa je pomembnost kakovosti ogljikovih hidratov pogosto zasenčena zaradi njihove količine. V študiji, nedavno objavljeni v revijiOmejitve v prehraniEvropska raziskovalna skupina je razvila algoritem za napovedovanje vsebnosti prostega sladkorja v pakiranih živilih, ki zagotavlja vpogled v kakovost ogljikovih hidratov v svetovnem merilu.

Ogljikovi hidrati v prehrani

Ogljikovi hidrati so pomemben vir energije in igrajo ključno vlogo v globalni prehrani. Medtem ko se razprave o prehrani pogosto osredotočajo na količino ogljikovih hidratov, je kakovost ogljikovih hidratov enako pomembna za ohranjanje dobrega zdravja. Znanstveni dokazi kažejo, da kakovost ogljikovih hidratov vpliva na delovanje presnove in tveganje za kronične bolezni.

Eno orodje za ocenjevanje kakovosti ogljikovih hidratov je razmerje kakovosti ogljikovih hidratov (CQR), ki ocenjuje ravnotežje skupnih ogljikovih hidratov, vlaknin in prostih sladkorjev v živilih. To razmerje daje vsaj 1 gram prehranske vlaknine na 10 gramov skupnih ogljikovih hidratov in ne več kot 2 grama prostih sladkorjev na 1 gram vlaknine. To razmerje pomaga razlikovati prehransko hrano od tiste, ki lahko prispeva k slabim zdravstvenim izidom.

Vendar natančno določanje vsebnosti prostega sladkorja v pakiranih živilih ostaja izziv. Le nekaj držav zahteva izrecno označevanje dodatnih sladkorjev, kar omejuje preglednost za potrošnike in raziskovalce. Prosti sladkorji, ki jih je opredelila Svetovna zdravstvena organizacija (WHO), vključujejo dodane sladkorje kot tudi naravno prisotne sladkorje v medu, sirupih in sadnih sokovih, medtem ko FDA opredeljuje dodane sladkorje kot samo tiste, ki so vneseni med predelavo. To pomanjkanje informacij ovira prizadevanja za učinkovito oceno kakovosti ogljikovih hidratov, kar otežuje sprejemanje premišljenih prehranskih odločitev in preučevanje učinkov uživanja ogljikovih hidratov na zdravje.

O študiju

Algoritem je dal prednost prvim navedenim sestavinam na etiketah, ker proizvajalci hrane pogosto naročajo sestavine po teži, kar daje namige o prevladujočem sladkorju v sestavi izdelka.

V tej študiji so raziskovalci razvili algoritem za napovedovanje prostih sladkorjev v pakiranih živilih po vsem svetu, s čimer so obravnavali kritično vrzel v znanju o kakovosti ogljikovih hidratov. Uporabili so podatke iz Mintel Global New Products Database (GNPD), ki vsebuje obsežne informacije o pakiranih živilih iz 86 držav, vključno s hranilno sestavo in seznami sestavin.

Pred analizo je ekipa natančno očistila in standardizirala podatke, da je zagotovila doslednost. Ključni korak je vključeval ročno urejanje in označevanje sestavin z regularnimi izrazi, da bi jih razvrstili kot dodane ali naravno prisotne sladkorje – razlika, ki je bila bistvena za natančno oceno vsebnosti prostega sladkorja.

Za izdelavo napovednih modelov so raziskovalci uporabili tehnike strojnega učenja. Svoje modele so usposobili z uporabo podatkov iz Združenih držav (ZDA) in formalno preizkusili njihovo delovanje v 14 izbranih državah, medtem ko so modele uporabili za izdelke iz 81 dodatnih držav. Modeli so analizirali oznake izdelkov ob upoštevanju prvih šestih sestavin, razvrščenih kot dodani sladkorji, sadje ali mlečni izdelki, ter podrobne podatke o hranilni vrednosti, kot so energijska vsebnost, maščobe, ogljikovi hidrati, vlaknine, beljakovine, sladkor in natrij.

Cevovod je vključeval tri binarne klasifikatorje za odkrivanje prisotnosti dodatnih sladkorjev in drevesno zasnovane regresijske modele za oceno njihove količine. Poleg tega so bile predvidene ravni dodanega sladkorja uporabljene kot ocene prostih sladkorjev, z izjemo nekaterih kategorij hrane, kot so sokovi in ​​sladkarije, kjer so bili skupni sladkorji uporabljeni neposredno zaradi njihovih edinstvenih profilov sladkorja.

Nazadnje so bili modeli uporabljeni za izdelke brez eksplicitnih dodatnih razlag sladkorja za napovedovanje sestave ogljikovih hidratov. Kakovost ogljikovih hidratov je bila ocenjena z vnaprej določenim razmerjem 10:1 do 1:2 med ogljikovimi hidrati, vlakninami in prostimi sladkorji.

Ključne ugotovitve

Rastlinske mlečne alternative (npr. ovseni ali mandljevi napitki) so pokazale presenetljivo visoko skladnost s standardi kakovosti ogljikovih hidratov in tako presegle številne mlečne izdelke po vsem svetu.

Študija je pokazala, da so modeli strojnega učenja pokazali visoko stopnjo natančnosti pri napovedovanju vsebnosti prostega sladkorja v pakiranih živilih. Povprečna absolutna napaka za testni niz je bila izračunana na 0,96 g/100 g, kar kaže na relativno majhno povprečno razliko med napovedano in deklarirano vrednostjo.

Poleg tega je model dosegel visoko R² 0,98 med napovedano in deklarirano vrednostjo, s čimer je presegel prejšnje modele, kot je K-Nearest Neighbors, ki je imel veliko višjo stopnjo napake, kar potrjuje zanesljivost napovedi. Zlasti napovedne zmožnosti modela niso bile omejene na Združene države. Raziskovalci so ugotovili, da je model deloval natančno, ko so ga formalno testirali v 14 državah in uporabili v dodatnih 81 državah, kar je poudarilo njegovo globalno uporabnost.

Študija je preučila tudi delež živilskih proizvodov, ki so ustrezali razmerju kakovosti ciljnih ogljikovih hidratov, in pokazala znatne razlike med živili in državami s hrano. V Združenih državah so izdelki, ki dosegajo razmerje kakovosti ogljikovih hidratov, zelo variirali, od razmeroma visokih 60 % za vroče kosmiče do 0 % za aromatizirano mleko in pijače s sladom. Ta širok razpon je pokazal raznolikost kakovosti ogljikovih hidratov celo v eni državi.

Izdelki z okusom čokolade (kot so kosmiči ali ploščice s prigrizki) so bili med najhujšimi kršitelji, saj 95 % ni doseglo ciljnega razmerja zaradi čezmerne vsebnosti prostih sladkorjev in malo vlaknin.

Če pogledamo vse kategorije živil, se je odstotek izdelkov, ki izpolnjujejo ciljno razmerje, gibal od 67 % v Združenem kraljestvu, kar predstavlja relativno visoko raven skladnosti s standardom kakovosti, do 9,8 % v Maleziji, kar kaže na znatno nižji delež izdelkov, ki izpolnjujejo želeno kakovost ogljikovih hidratov.

Predvsem pijače rastlinskega izvora – za razliko od večine kategorij pijač – so zaradi višje vsebnosti vlaknin in nižje vsebnosti sladkorja povzročile razmeroma visoko upoštevanje razmerij kakovosti ogljikovih hidratov v državah.

Vendar pa so raziskovalci priznali, da je lahko natančnost napovedi za določene države do neke mere omejena z majhnimi velikostmi vzorcev, kar bi lahko vplivalo na posplošljivost rezultatov na te posebne regije.

Poleg tega so avtorji izvedli Z-teste, v katerih so primerjali predvidene in deklarirane ravni prostega sladkorja v 18 kategorijah živil v Združenih državah in ugotovili statistično pomembne razlike, ki potrjujejo robustnost modela.

Diploma

Če povzamemo, študija je uspešno razvila in potrdila metodo, ki temelji na strojnem učenju, za napovedovanje vsebnosti prostega sladkorja v pakiranih živilih z uporabo obsežne globalne baze podatkov. Ta popolnoma avtomatiziran in razširljiv pristop je pokazal visoko natančnost med državami in kategorijami hrane in ga je mogoče razširiti na druge baze podatkov in meritve hranil, ki zahtevajo brezplačne ocene sladkorja.

Predvidene ravni prostega sladkorja bi lahko tudi izboljšale sisteme za profiliranje hranil, kot je Nutri-Score, ki se trenutno zanašajo na skupne sladkorje zaradi omejenih zahtev glede označevanja.

Ta inovativni metodološki pristop je zagotovil dragoceno in močno orodje za spremljanje in ocenjevanje kakovosti ogljikovih hidratov v svetovni preskrbi s hrano ter zagotovil pomembne vpoglede za pobude za javno zdravje in prehransko svetovanje.

Viri: