論文の概要: Application of machine learning to predict food processing level using Open Food Facts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.17169v1
• Date: Fri, 19 Dec 2025 02:10:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-22 19:25:54.217799
• Title: Application of machine learning to predict food processing level using Open Food Facts
• Title（参考訳）: オープンフードファクトを用いた食品加工レベルの予測への機械学習の適用
• Authors: Nalin Arora, Aviral Chauhan, Siddhant Rana, Mahansh Aditya, Sumit Bhagat, Aditya Kumar, Akash Kumar, Akanksh Semar, Ayush Vikram Singh, Ganesh Bagler,
• Abstract要約: 超加工食品は、肥満、心血管疾患、2型糖尿病、精神疾患などの健康問題にますます結びついている。 機械学習を使って、90万以上の製品のOpen Food Factsデータセットに基づいて、食品の処理レベルを分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.392521464632212
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Ultra-processed foods are increasingly linked to health issues like obesity, cardiovascular disease, type 2 diabetes, and mental health disorders due to poor nutritional quality. This first-of-its-kind study at such a scale uses machine learning to classify food processing levels (NOVA) based on the Open Food Facts dataset of over 900,000 products. Models including LightGBM, Random Forest, and CatBoost were trained on nutrient concentration data. LightGBM performed best, achieving 80-85% accuracy across different nutrient panels and effectively distinguishing minimally from ultra-processed foods. Exploratory analysis revealed strong associations between higher NOVA classes and lower Nutri-Scores, indicating poorer nutritional quality. Products in NOVA 3 and 4 also had higher carbon footprints and lower Eco-Scores, suggesting greater environmental impact. Allergen analysis identified gluten and milk as common in ultra-processed items, posing risks to sensitive individuals. Categories like Cakes and Snacks were dominant in higher NOVA classes, which also had more additives, highlighting the role of ingredient modification. This study, leveraging the largest dataset of NOVA-labeled products, emphasizes the health, environmental, and allergenic implications of food processing and showcases machine learning's value in scalable classification. A user-friendly web tool is available for NOVA prediction using nutrient data: https://cosylab.iiitd.edu.in/foodlabel/.
• Abstract（参考訳）: 超加工食品は、肥満、心血管疾患、2型糖尿病、栄養不良による精神疾患などの健康問題にますます結びついている。 この規模の最初の研究は、機械学習を使って、90万以上の製品のOpen Food Factsデータセットに基づいて、食品処理レベル(NOVA)を分類する。 LightGBM、Random Forest、CatBoostなどのモデルは、栄養濃度データに基づいて訓練された。 LightGBMは、異なる栄養パネル間で80～85%の精度を達成し、超加工食品と効果的に区別した。 探索分析の結果,NOVA値の高い値とNutri-Score値の相関が強く,栄養質の低下が示唆された。 NOVA 3と4の製品は、炭素フットプリントが高く、エコスコアも低く、環境への影響が大きいことが示唆された。 アレルゲン分析では、グルテンと牛乳は超加工品に共通しており、敏感な個体に危険を及ぼす。 ケイクやスナックのようなカテゴリーは、高いNOVAクラスで支配的であり、添加剤も多く、成分改質の役割を強調した。 この研究は、NOVAラベル商品の最大のデータセットを活用し、食品加工の健康、環境、アレルゲン的影響を強調し、スケーラブルな分類における機械学習の価値を示す。 栄養データを使用したNOVA予測には,ユーザフレンドリなWebツールが提供されている。

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