אלגוריתם פורץ דרך חושף כמה סוכר נסתר אורב במזון שלך – ומראה אילו מדינות ומוצרים עומדים בסימן לפחמימות בריאות.
מחקר: חיזוי איכות הפחמימות במאגר נתונים גלובלי של מזונות ארוזים. קרדיט תמונה: אפריקה החדשה / Shutterstock
הפחמימות תורמות כ -70% מצריכת האנרגיה היומית בתזונה האנושית הממוצעת ברחבי העולם; עם זאת, החשיבות של איכות הפחמימות מאפילה לעתים קרובות על ידי כמותה. במחקר שפורסם לאחרונה בכתב העת גבולות בתזונהצוות מחקר אירופי פיתח אלגוריתם כדי לחזות את תכולת הסוכר החינמית במזון ארוז, ומספק תובנות על איכות הפחמימות בקנה מידה עולמי.
פחמימות בתזונה
פחמימות הן מקור אנרגיה חיוני וממלאות תפקיד מכריע בתזונה הגלובלית. בעוד שדיונים על תזונה מתמקדים לעתים קרובות בכמות הפחמימות, איכות הפחמימות חיונית באותה מידה לשמירה על בריאות טובה. עדויות מדעיות מצביעות על כך שאיכות הפחמימות משפיעה על התפקוד המטבולי ועל הסיכון למחלות כרוניות.
כלי אחד המשמש להערכת איכות הפחמימות הוא יחס איכות הפחמימות (CQR), המעריך את האיזון של סך הפחמימות, סיבי התזונה וסוכרים בחינם במוצרי מזון. יחס זה מציין לפחות 1 גרם סיבים תזונתיים לכל 10 גרם של סך הפחמימות, ולא יותר משני גרם של סוכרים חופשיים לכל גרם סיב. יחס זה עוזר להבחין במזונות מועילים תזונתיים לבין אלה שעשויים לתרום לתוצאות בריאותיות לקויות.
עם זאת, קביעת מדויק של תכולת סוכר בחינם במזון ארוז נותרה אתגר. מעט מדינות דורשות תיוג מפורש של סוכרים נוספים, המגבילים את השקיפות לצרכנים ולחוקרים. סוכרים חופשיים, כפי שהוגדרו על ידי ארגון הבריאות העולמי (WHO), כוללים סוכרים נוספים כמו גם סוכרים המופיעים באופן טבעי בדבש, סירופים ומיצי פירות, ואילו ה- FDA מגדיר סוכרים נוספים כאלו שהוצגו במהלך העיבוד. חוסר מידע זה מעכב את המאמצים להעריך ביעילות את איכות הפחמימות, מה שמקשה על ביצוע בחירות תזונה מושכלות ולחקור את ההשפעה של צריכת פחמימות על הבריאות.
על המחקר
במחקר הנוכחי, החוקרים פיתחו אלגוריתם לחיזוי סוכרים בחינם במזון ארוז ברחבי העולם, תוך התייחסות לפער ידע קריטי באיכות הפחמימות. הם השתמשו בנתונים ממסד הנתונים של Mintel Global New Products (GNPD), המכיל מידע נרחב על מזון ארוז מ 86 מדינות, כולל הרכב מזין ורשימות רכיבים.
לפני הניתוח, הצוות ניקה בקפדנות וסימן את הנתונים כדי להבטיח עקביות. צעד מכריע כלל אוצר ותיוג ידנית של רכיבים באמצעות ביטויים רגילים כדי לסווג אותם כתוספת או סוכרים המופיעים באופן טבעי – הבחנה שהייתה חיונית להערכת מדויק של תכולת סוכר בחינם.
כדי לבנות מודלים חזויים, החוקרים השתמשו בטכניקות למידת מכונות. הם אימנו את המודלים שלהם באמצעות נתונים מארצות הברית (ארה"ב), ובחנו רשמית את ביצועיהם ב -14 מדינות נבחרות, תוך יישום המודלים על מוצרים מ 81 מדינות נוספות. הדגמים ניתחו תוויות מוצרים, בהתחשב בששת המרכיבים הראשונים המסווגים כסוכרים, פירות או חלב, יחד עם מידע תזונתי מפורט כמו תכולת אנרגיה, שומנים, פחמימות, סיבים, חלבון, סוכרים ונתרן.
הצינור כלל שלושה מסווגים בינאריים כדי לאתר נוכחות של סוכרים נוספים ומודלי רגרסיה מבוססי עץ מוערמים כדי להעריך את כמותם. בנוסף, ערכי סוכר שנוספו חזויים שימשו כאומדנים של סוכר חופשי, למעט קטגוריות מזון ספציפיות כמו משקאות מיצים וקונדיטוריה של סוכר, שם שימשו ישירות סוכרים בסך הכל בגלל פרופילי הסוכר הייחודיים שלהם.
לבסוף, הדגמים הוחלו על מוצרים ללא הצהרות סוכר מפורשות כדי לחזות את הרכב הפחמימות. איכות הפחמימות הוערכה באמצעות יחס מוגדר מראש של 10: 1 עד 1: 2 של פחמימות, סיבים וסוכרים חופשיים.
ממצאי מפתח
המחקר מצא כי מודלי למידת המכונה הדגימו מידה גבוהה של דיוק בחיזוי תכולת סוכר בחינם במוצרי מזון ארוזים. השגיאה המוחלטת הממוצעת עבור מערך הבדיקה חושבה כ- 0.96 גרם/100 גרם, מה שמצביע על הבדל ממוצע קטן יחסית בין הערכים החזויים והוכרז.
יתרה מזאת, המודל השיג R² גבוה של 0.98 בין ערכים חזויים ומוצהרים והוצא ממצבים קודמים כמו שכנים K-nears ביותר, שהראו שיעור שגיאות גבוה בהרבה, המאשר את אמינות התחזיות. ראוי לציין כי יכולות החיזוי של המודל לא היו מוגבלות לארה"ב, החוקרים מצאו כי המודל ביצע במדויק כאשר נבדק רשמית ב -14 מדינות ויושם על 81 מדינות נוספות, והדגיש את תחולתו הגלובלית.
המחקר בדק גם את שיעור מוצרי המזון שעמדו ביחס לאיכות הפחמימות היעד, וחשף וריאציות משמעותיות הן בקטגוריות המזון והן במדינות. בארה"ב, המוצרים העומדים ביחס איכות הפחמימות השתנו במידה ניכרת, ונעו בין 60% גבוהים יחסית לדגנים חמים ועד 0% נמוכים במיוחד עבור משקאות חלב ומשקאות מאלט. מגוון רחב זה הדגיש את המגוון באיכות הפחמימות אפילו בתוך מדינה יחידה.
כאשר שוקלים את כל קטגוריות המזון, אחוז המוצרים העומדים ביחס היעד נע בין 67% בבריטניה, ומייצגים דבקות גבוהה יחסית לתקן האיכות, ל 9.8% במלזיה, מה שמצביע על חלק נמוך משמעותית של המוצרים העומדים באיכות הפחמימות הרצויה.
ראוי לציין כי משקאות מבוססי צמחים-בניגוד לרוב קטגוריות המשקאות-הוטלו דבקות גבוהה יחסית ביחס האיכות הפחמימי בכל המדינות, בגלל תכולת סיבים גבוהה יותר ותוספת רמות סוכר נוספות.
עם זאת, החוקרים הכירו בכך שדיוק התחזיות למדינות מסוימות עשוי להיות מוגבל במידה מסוימת על ידי גדלי מדגם קטנים, מה שעלול להשפיע על ההכללה של הממצאים עבור אותם אזורים ספציפיים.
בנוסף, המחברים ביצעו בדיקות Z בהשוואה בין ערכי סוכר חזויים והוכרזו בחינם על פני 18 קטגוריות מזון בארה"ב ולא מצאו הבדלים מובהקים סטטיסטית, ומאשרים את החוסן של המודל.
מַסְקָנָה
לסיכום, המחקר פיתח בהצלחה ואישר שיטה מבוססת לימוד מכונה לחיזוי תכולת סוכר בחינם במזון ארוז באמצעות מסד נתונים גלובלי בקנה מידה גדול. גישה אוטומטית וניתנת להרחבה זו לחלוטין הדגימה דיוק חזק בין מדינות וקטגוריות מזון ועשויה להיות מורחבת למאגרי מידע אחרים ולמדדים מזינים הדורשים הערכת סוכר בחינם.
ערכי הסוכר החופשיים החזויים עשויים גם לשפר מערכות פרופיל תזונה כמו ציון נוטרי, הנשען כיום על סך הסוכרים בגלל דרישות התיוג המוגבלות.
גישה מתודולוגית חדשנית זו סיפקה כלי יקר וחזק לניטור והערכת איכות הפחמימות באספקת המזון העולמית, ומציעה תובנות מכריעות ליוזמות לבריאות הציבור והדרכה תזונתית.
