擔心吃太多超加工食品影響健康?美國MGB醫院開發AI資料庫幫你解讀食品加工程度!

擔心吃太多超加工食品影響健康?美國MGB醫院開發AI資料庫幫你解讀食品加工程度!

我們經常聽到醫生建議,或者讀到健康書籍警告:不要吃「超加工食品」(ultra-processedfoods,UPF)。除了普遍所知的營養不均衡、肥胖及三高慢性疾病等危害之外,也會使腸道菌叢失衡、加速認知功能衰退,甚至提高罹患癌症的風險。不過,面對一排排五花八門、包裝鮮豔的食品,我們要如何辨別一般、加工、超加工的食品,然後做出最恰當的選購決定呢?

MGB醫院體系開發True Food網站 用AI判斷食品加工程度

波士頓的麻省總醫院暨布萊根婦女醫院(Mass General Brigham,簡稱MGB)現在公開提供民眾一個簡單的查詢數據庫,幫助每個人從今天起開始遠離超加工食品。MGB是美國頂尖的體系醫院,旗下不只有著名的麻省總醫院(Mass General Hospital)和布萊根婦女醫院(Brigham and Women’s Hospital)等醫學中心,還有10多家社區醫院與診所。院內的科學家透過電腦演算法分析超市販售的食品,經過評鑑後為每一個商品分類,再給予一個代表加工程度的「加工值」(processing score)。這份研究和數據發現則發表於《Nature》期刊底下的網路月刊《Nature Food》

MGB的研究團隊將手中的數據庫建造成一個網站「True Food」,讓消費者透過輸入商品名或利用類別進行查詢,藉著準確的數據來分辨,而不是靠肉眼、常識或聽聞的信息來判斷。

連鎖賣場的包裝產品加工比例相對高

團隊裡的曼尼切提博士(Giulia Menichetti, PhD)是哈佛醫學院的醫學講師,兼任布萊根婦女醫院網絡醫學錢寧分院(Channing Division of Network Medicine)研究員,她釐清道:「許多研究顯示,有些食品並非如我們想像中的那麼不健康。」MGB研究團隊選擇分析在Target、Walmart及Whole Foods Market上架的商品,因為這些地方被列為美國人喜歡購物的前十名之內;研究過程中,針對商品的價格、成分和營養標示一一進行分析和評比。該研究收集了50,000項以上的食品製作成數據庫(GroceryDB),接著利用獨家的FPro演算法、結合AI深度學習科技來給予最終的「加工值」,顯示其產品的加工程度;分數愈高,代表加工愈多。比方說,加工值接近零的商品,往往是牛奶、雞蛋及新鮮蔬果等這類的食品。

總結來說,三家連鎖店銷售的大多數食品都屬於「超加工食品」;其中以Whole FoodsMarket供應更多的最低度加工食品。

該如何運用True Food網站來解讀?

那麼,一般民眾要如何解讀「True Food」網站上的數字呢?以下是該網站上的舉例說明。

假設眼前有兩種起司蛋糕可以選擇:

TrueFood從製造商提供的營養標示開始分析每100公克所含的營養值(數字單位為公克)。(圖片來源:蘇楓雅提供)

接著進一步列出成分數圖,讓人能夠一眼看出兩者的差異,包括其中的添加物(紅圈)。(圖片來源:蘇楓雅提供)

TrueFood會給予每個食品一個從0(最低度加工或無加工)到100(高度/超加工)的百分等級。(圖片來源:蘇楓雅提供)

根據營養數據的分析,TrueFood會給予每個食品一個從0(最低度加工或無加工)到100(高度/超加工)的百分等級,此數值反映的是與所有同類商品比較之後的結果。

以這個起司蛋糕的例子來說,「迷你無加糖蛋糕」(Mini No Sugar Added Cheesecake)是在數據庫的全部蛋糕商品中位居「第3個百分位數」,意思就是:假如超市的陳列架上有100個不同的蛋糕,其中97個的加工程度都比「迷你無加糖蛋糕」來得更高。換個角度:網站用紅綠兩色來區分好壞,想像這個加工分數表被切割成了100格,「迷你無加糖蛋糕」只有3格是紅色的,而「愛德華甜點起司蛋糕」(EDWARDS Desserts)卻有61格是紅色,後者明顯是蛋糕類100排名中第61名的產品。

「迷你無加糖蛋糕」只有3格是紅色的,而「愛德華甜點起司蛋糕」卻有61格是紅色,後者明顯是蛋糕類100排名中第61名的產品。(圖片來源:蘇楓雅提供)

現在,讓我們做一個有趣的自問自答。你是否會認為,罐頭的康寶雞麵濃湯比黑辛拉麵(SHIN BLACK)更健康呢?據True Food網站的查詢結果顯示:兩者其實一樣都是「加工值=78」的食品!有沒有覺得驚訝?此外,顯示商品加工值的頁面最後,還會推薦其他相對比較健康的替代選項。

罐頭的康寶雞麵濃湯比黑辛拉麵兩者其實一樣都是「加工值=78」的食品。(圖片來源:蘇楓雅提供)

AI技術結合數據 驅動飲食新未來

加工食品數據庫結合AI科技,是否有可能「反向」推動健康飲食的供需循環呢?消費者在這種網站上的搜尋結果若加上消費期望等,有可能逐漸建立一個反饋資料庫給相關的製造廠商,為未來的保健需求或理想味覺享受,提供具體的參考方向。比如,孩子們上學需要帶三明治當午餐,所以每週購買吐司是必要的消費。但是,是否能夠透過反饋機制的設計,告訴製造廠商將目前的「加工值」從92降低至9,因為其他品牌(Nature’s Own Life 100%全麥無糖土司)顯然是做得到的!假如每個國家都有一個機構能效仿MGB,出力建構類似TrueFood這樣的服務平台,相信這個便利性很有可能提升個人積極選擇健康飲食的機率。對社會整體而言,群眾將展現更多活力,還可能促進食品業不同層次的躍進,同時減輕醫療體系中慢性病的負擔。此外,True Food也讓我們看見一種可能:飲食消費可能會愈來愈像醫療,不只是熱量計算、糖分、GI數值,還要用象徵相對全面健康意義的綜合數據供消費者判斷和做決定。

【本文為作者意見,不代表本媒體立場】

審稿編輯:林玉婷

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