你應該要知道的食事
美國頂尖的體系醫院MGB開發True Food網站，內含5萬種加工食品資訊，運用AI評估超市商品加工程度，協助民眾辨識超加工食品，進而做出更健康的飲食選擇，減少疾病風險並推動食品業改善。
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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