​Алгоритм штучного інтелекту визначає прихований цукор у продуктах 🍬🤖Оцінка Carbohydrate Quality Ratio (CQR) дозволяє визначити баланс між загальними вуглеводами, харчовими волокнами і вільними цукрами. Оптимальним вважається співвідношення 1 г волокон на 10 г вуглеводів та не більше 2 г вільного цукру на 1 г волокон. Однак у більшості країн немає обов’язкового маркування вільного цукру, що ускладнює оцінку продуктів 🏷️.Європейські вчені розробили алгоритм машинного навчання для прогнозування вмісту вільного цукру в упакованих продуктах 🍫. Використовуючи базу даних Mintel GNPD, вони проаналізували склад понад 86 000 продуктів із 86 країн 🌍.Ключові результати: • Рослинне молоко (наприклад, вівсяне, мигдальне) частіше відповідало стандартам CQR, ніж коров’яче 🥛🌱. • Шоколадні снеки мали критично високий вміст вільного цукру (95% не відповідали нормам CQR) 🍫❌. • Відсоток продуктів із хорошими вуглеводами різнився між країнами: Велика Британія – 67%, США – 60% (каші), Малайзія – 9.8%.Висновки ✅Автоматизований підхід дозволяє швидко оцінювати якість вуглеводів у харчових продуктах і може інтегруватися у системи харчового профілювання, такі як Nutri-Score 🥗. Використання цієї технології допоможе зменшити приховане споживання цукру та запобігти розвитку пов’язаних із ним захворювань 🏥💪.Джерело#новини_медицини