Von Dr. sc. nat. ETH Paolo Colombani | Lesezeit 2 bis 3 Minuten
Der Konsum ultraverarbeiteter Produkte gilt als einer der kritischsten Aspekte moderner Ernährungsweisen – kaum eine Studie attestiert ihnen positive Effekte. Eine zentrale Herausforderung bleibt jedoch ihre zuverlässige Identifikation. Künstliche Intelligenz könnte hier unterstützen und die Ernährungsberatung vereinfachen. Ist dies Zukunftsmusik oder bereits heute praxistauglich?
Die Diskussionen zu den ultraverarbeiteten Produkten haben in den letzten Jahren stark zugenommen – sowohl in der Forschung als auch in der öffentlichen Wahrnehmung. Immer mehr Studien zeigen Zusammenhänge zwischen einem hohen Konsum solcher Produkte und einer Vielzahl gesundheitlicher Risiken. Entsprechend wächst der Bedarf an Instrumenten, die eine präzise und effiziente Erkennung dieser Produkte ermöglichen.
Eine aktuelle Studie aus Brasilien geht hier einen neuen Weg: Sie untersucht, wie gut moderne Sprachmodelle – also Formen künstlicher Intelligenz (KI) – Lebensmittel gemäss dem sogenannten NOVA-System klassifizieren können.
Warum die Klassifikation von Lebensmitteln entscheidend ist
Traditionell wurden Lebensmittel vor allem anhand ihres Nährstoffgehalts bewertet – also etwa nach Fett-, Zucker- oder Proteingehalt. Dieses Vorgehen ist jedoch längst überholt. Spätestens in den 1990er-Jahren erkannte man, dass diese reduktionistische Beurteilung der Ernährung basierend auf isolierter Nährstoffmengen kaum Sinn macht 1. Sie blendet den Nährwert der Nahrung aus und Zusammenhänge zu Erkrankungen werden daher nicht erkannt. Denn zwei Lebensmittel mit identischem Gehalt an Nährstoffen können sich in ihrer gesundheitlichen Wirkung, also in ihren Nährwert, deutlich unterscheiden.
Klassifizierungen von ultraverarbeiteten Produkten wie das NOVA-System basieren auf einem anderen Ansatz (siehe «Die NOVA-Klassifizierung der Lebensmittel»). Sie unterscheiden Lebensmittel und Produkte anhand ihrer Verarbeitung. Prinzipiell geht es dabei um die Identifikation der am stärksten verarbeiteten Produkten, die im NOVA-System in der Gruppe 4 zusammengefasst werden (dies sind häufig industrielle Formulierungen mit diversen Zusatzstoffen wie Aromen, Emulgatoren oder Farbstoffen). Ihr Konsum wird mit verschiedenen gesundheitlichen Problemen in Verbindung gebracht – von Herz-Kreislauf-Erkrankungen bis hin zu depressiven Störungen 2.
Die Studie: Mensch vs. KI
Fazit
Quellen
Beitragsbild: © Eigene Darstellung, erstellt mit KI (DALL·E, OpenAI), 2026.
