大數據背景下營養健康管理及食品安全分析

◎ 代欣欣

（華南理工大學，廣東 廣州 510641）

隨著我國大數據等數字化技術在各行業領域中的廣泛應用，營養健康管理及食品安全進入全新產業發展階段。在大數據背景下，依托于大數據等技術能夠快速收集、整合與處理各類數據信息，深入挖掘數據價值，進而為營養健康管理和食品安全管理提供全面、可靠、真實的數據決策依據，從而不斷提高管理效率。鑒于此，本文主要展開大數據背景下營養健康管理及食品安全研究。

1 大數據在營養健康管理中的應用

1.1 食物成分數據庫

隨著社會經濟的不斷發展以及食品行業的不斷成熟與完善，我國食品成分數據庫中的種類也在持續增加。同時，檢測食物成分的方法也在隨之優化，提高了植物成分、抗營養成分、營養成分以及化學成分等相關物質在食物成分表中的精確性、完整性和全面性。另外，在對外交易日益密切的大環境下，基于食物成分數據庫的食品數據分享方式，逐漸成為各國數據信息分享中的一環[1]。因此，相關部門應當基于大數據技術，加強對食品成分數據的采集、整理與分析，形成專業化、特色化、科學化的食物成分數據庫。

在互聯網時代背景下，關注飲食健康的人群基數不斷增加，其中，老年人、兒童、慢性病患者以及孕婦等群體，對飲食健康的重視程度更高。現階段，國內市場中逐漸涌現大量與飲食健康相關的App，此類App通過大數據基數與食物成分數據庫等作為基礎，基于用戶實際情況，如血脂水平、體重、心率、日常飲水量、飲食習慣、身高以及BMI值等相關參數，為用戶形成具有較強針對性與合理性的健康食譜[2]。同時，隨著用戶對飲食健康的不斷了解與關注，用戶也可以通過App訪問食物成分數據庫，獲取每種食物的熱量計算方式，進而計算出自身每日所獲取的熱量標準，以此為后續的飲食健康管理奠定基礎。

1.2 營養信息調查及共享

對于人體而言，若想確保其正常成長與發育，則需要以科學合理的方式為其提供全面、充足的營養物質。如多樣化的維生素、蛋白質以及碳水化合物等人體維持正常活動的必須營養物質，不同營養物質的攝入量會影響人體的發育與成長情況。同時，各物質攝入量會根據人們生活地域特點，如晝夜溫差、空氣濕度、最高與最低氣溫、日照強度等相關方面的不同而改變。由于我國國土遼闊，不同地域氣候條件與環境特點大不相同，造成各地域人群在飲食文化方面存在較為明顯的差異性，導致不同地域人群因營養物質攝入量的不同，形成多樣化的疾病或慢性病[3]。以沿海地區為例，沿海地區空氣濕度大、日照強且海產品種類豐富，因此，該地域人群在海產品食用數量及頻率方面明顯高于內陸地區的人群，這造成沿海地區人群患有痛風等相關疾病的概率顯著高于內陸地區人群。基于此，為有效在各地區落實具有較強針對性與科學性的營養健康管理工作，盡可能提升各地區人群在飲食方面的營養性與健康性，需要相關部門結合實際情況，利用大數據基數對各地區氣候條件、環境特點以及各地區人群飲食習慣與身體健康狀況等相關方面進行綜合、全面的調查與分析。這樣不僅能夠有效降低傳統調查工作中的人力、時間以及經濟等相關資源的消耗，也可以有效提升相關數據信息的采集精準性與高效性，從而基于各地方環境特點與飲食習慣，為當地人群提供針對、合理的營養健康管理策略及建議。在大數據時代背景下，相關單位應當深化大數據基數在營養健康管理中的應用，加強對社會與市場中海量信息的采集、分析與整合，保留具有價值的數據信息，并將其作為依據構建專業性強、科學性高的營養健康管理數據庫，為我國疾病防治相關工作提供重要依據[4]。

2 大數據在食品安全中的應用

2.1 食品市場的安全監管

隨著科技的不斷發展與完善，通過深化大數據技術在食品安全行業中的應用，不僅能夠切實提升我國食品安全市場監管工作在實際開展期間的全面性、有效性以及實時性，也可以有效降低食品安全監管部門的人力、時間等消耗，使其將精力與重點放在食品安全的科學治理與有效監管方面，從而切實提升食品安全監管質量與效率，為廣大群眾的飲食安全提供有效保障。例如，在國家食品安全抽檢流程中，利用大數據技術形成了基礎表建立環節、抽查環節、檢測環節、檢測結果驗證環節、核查處置環節以及數據統計分析環節等，能夠有效實現全國范圍內的食品相關抽查數據信息的統計分析與共享效果，既可以切實避免因重復抽檢相同批次的食品而導致的食品安全監管工作效率低下的問題，也能夠加快對不合理樣品的處理效率。據統計，在2022年上半年，全國食品市場監管單位開展約超過200萬次的食品樣品安檢抽查工作，以我國相關的食品安全標準和規范為依據，發現所有食品樣品中存在約5萬批次的不合格產品，與2021年同期的抽查結果相比，存在較為明顯的上升趨勢[5]。在這種大規模的食品樣品抽檢工作中，會產生海量的數據信息，若以傳統的常規數據信息處理方式對其進行處理，不僅無法有效保障食品樣品數據的真實性、完整性以及可靠性，也會大幅降低食品樣品抽檢與數據分析工作的實際開展效率。利用大數據技術可以對不合格比重、不合格原因以及不合格項目等多方因素進行精準統計與全面分析，為我國食品市場安全監管工作的快捷化、數字化、智能化發展提供重要技術支持，并借助數據統計結果，為政府制定營養健康和食品安全管理相關政策提供有效依據。

2.2 安全追溯體系

所謂食品追溯體系，主要是指基于食品源頭追溯理念，并利用大數據技術、區塊鏈技術等先進技術形成的新型管理模式與技術手段，以此實現對食品從源頭生產、運輸、銷售、物流等相關方面的全過程監控與記錄，從而對食品來源與具體流向進行精準性、動態化的追溯[6]。一般情況下，食品追溯體系包括食品生產、運輸、加工、銷售以及消費等相關環節。完善、健全的食品追溯體系能夠幫助消費者更加全面、清晰地了解食品從生產到銷售的動向，增加消費者對食品的信任。消費者可以利用移動終端設備掃描食品外包裝上面附帶的二維碼，以此實現對食品溯源，其中包括生產企業的生產許可證、抽檢情況等相關信息。基于射頻識別與區塊鏈等相關技術可以大幅降低用戶在查詢期間所需消耗的時間，也可以在一定程度上保障溯源結果的法律效力[7]。另外，相關食品企業可以結合實際情況基于區塊鏈的交易邏輯形成結構模型，對區塊鏈進行分層，并建立多種子節點集群，以PBFT算法為集群提供運算，從而使相關監管部門動態化獲取有效的數據信息。

除此之外，根據具體需求形成分布式食品溯源平臺，既能夠有效滿足相關食品企業在實際運營期間存在的信息化經營管理需求，也可以滿足食品消費者的溯源需求，還可以為相關監管部門提供食品全流程溯源服務。一般情況下，分布式食品溯源平臺主要用于酒類、食用油、嬰幼兒等相關產品的追溯與查詢中。大數據背景下的安全追溯體系，不僅能夠切實促進食品行業的標準化、規范化發展，也可以在增加消費者維權途徑的同時，間接提升消費者對相關產品的信任[8]。

3 結語

綜上所述，營養健康管理和食品安全是社會大眾尤為關注與重視的問題，將大數據等數字化技術應用于營養健康管理和食品安全管理中，能夠快速搭建食物成分數據庫，同時利用數據分析等技術功能實現營養信息調查及共享，為食品市場的安全監管提供全面技術支持、建立安全追溯體系，實現對食品生產加工及銷售全過程的動態化、精細化管控，進而有效促進我國食品行業高質量、健康可持續發展。未來，大數據等技術在食品行業領域中的應用，將進一步深入網絡輿論數據、全國營養監測數據等方面，結合人工智能、區塊鏈等數智化技術，建立覆蓋全行業領域的智能化、多元化統一營養監測及食品安全監管平臺，從而為政府部門、食品企業、消費者以及媒體提供更為真實、可靠、安全的數據信息，保障經濟社會的和諧、健康發展。