Lebensmitteltypen

Unsere Datenbank unterscheidet drei Lebensmitteltypen:

• Generische Einfach-Lebensmittel (generic single foods)
• Generische Verbund-Lebensmittel (generic composite foods)
• Markenlebensmittel (branded foods)

Begriffserklärung

Als „generisch“ werden Lebensmittel bezeichnet, die eine Warengruppe durch den Mittelwert einer Stichprobe repräsentieren. In logischer Konsequenz erfassen sie keine produktspezifischen Unterschiede (z. B. Anreicherung, Zuckerzusatz, Salzreduktion).

Generische Einfach-Lebensmittel

Generische Einfach-Lebensmittel bestehen aus genau einer Zutat (z. B. „Apfel“). Sie basieren auf einer händisch geführten Lebensmittelliste, die zunächst nur Produkte in Rohform mit Nährwerten aus dem Bundeslebensmittelschlüssel 4.0 (BLS 4.0) umfasst. Jedem Eintrag wird eine Oberkategorie zugewiesen, die verfügbare Verarbeitungszustände standardisiert.

Entwicklungsperspektive

In Zukunft soll die Oberkategorie durch die hierarchische FoodEx2-Kodierung abgelöst werden, um die Synonymdatenbank zu verbessern und zukünftige Features zu unterstützen.

Gemäß der mHEI-Methodik sind abgeleitete Lebensmittel (z. B. „Apfelsaft“) mit ihrem übergeordneten Lebensmittel (z. B. „Apfel“) verknüpft, um die korrekte Berechnung von mHEI-Äquivalenten sicherzustellen. Für Verarbeitungszustände werden Nährstoffveränderungen mithilfe von Ausbeutefaktoren und Retentionsfaktoren aus der wissenschaftlichen Literatur berechnet.

Lücken in der BLS-Lebensmittelauswahl

Dem BLS 4.0 fehlen einige Lebensmittel (z. B. „Hanfsamen“). Diese Lücken schließen wir fortlaufend mit Lebensmitteln, die ihre Nährwerte vom ähnlichsten BLS-Lebensmittel ableiten.

Generische Verbund-Lebensmittel

Generische Verbund-Lebensmittel sind Rezepte (z. B. „Fruchtsaftschorle Apfel“), die vollständig aus generic single foods mit Mengen und Verarbeitungszuständen bestehen. Dadurch lässt sich ihr Nährstoffprofil direkt und präzise berechnen. Die Auswahl umfasst Haushaltsrezepte (z. B. „Waffelteig“), lose Ware (z. B. „Brötchen mit Fleischkäse“) sowie generische Alternativen für Markenlebensmittel (z. B. „Colagetränk koffeinhaltig“).

Tipp: Nachbearbeitung ermöglichen

Die generic composite foods können die Vielfalt an Haushaltsrezepten, losen Waren und Produkten nie vollständig abbilden. Bei Verzehrserhebungen sollte daher stets die Möglichkeit bestehen, die Zutaten entsprechend des Verzehrs nachzubearbeiten.

Anders als bei generic single foods ist die Ausgangsform nicht die Rohform, sondern eine Mischung aus Verarbeitungszuständen auf Zutatenebene. Bei Haushaltsrezepten werden die Zutaten üblicherweise in Rohform abgewogen. Bei loser Ware ist das Wiegen des Lebensmittels in der Ausgangsform üblich. Bei generischen Alternativen für Markenlebensmittel ist das Gewicht der Ausgangsform meist bereits bekannt, und häufig erfolgt noch eine Weiterverarbeitung auf Rezeptebene (z. B. beim Kochen einer Packung Nudeln).

Fehlende BLS-Rezepte

Momentan stammen die generic composite foods aus dem BLS 4.0. Zu dieser Version wurden keine Rezepte veröffentlicht. Um die mHEI-Analyse weiterhin zu unterstützen, haben wir LLM-generierte Rezepte eingeführt.

Entwicklungsperspektive

Aufgrund der fehlenden BLS 4.0 Rezepte planen wir, die aktuellen generic composite foods vollständig durch eigene Rezepte zu ersetzen. Dadurch können wir Nachbearbeitung unterstützen, verbesserte Portionsgrößen ableiten und Verarbeitungszustände auf Rezeptebene ermöglichen. Außerdem wäre ein neuer Endpunkt möglich, der Haushaltsrezepte empfiehlt, die zu einer maximalen Verbesserung der Auswertung führen.

Markenlebensmittel

Die Markenlebensmittel bilden die Produktauswahl der Lebensmittelhersteller ab (z. B. „Twix“). Im Gegensatz zu generischen Lebensmitteln erfassen sie produktspezifische Variationen der Zutaten und Nährwerte (z. B. den Unterschied im Zuckergehalt zweier Knuspermüslis).

Tipp: Marken als Kontext anzeigen

Produktnamen sind alleinstehend oft missverständlich (z. B. „Pfirsiche“ von Haribo), weshalb Markennamen für Kontext angezeigt werden sollten.

Die Rohdaten werden direkt von den Herstellern über das GDSN bezogen. Wir nutzen nur Daten, die von den Herstellern an den öffentlichen Datenpool publiziert werden.

Lücken in der GDSN-Lebensmittelauswahl

Es besteht die Möglichkeit, weitere Datenquellen einzubeziehen, um die Abdeckung zu verbessern. Der potenzielle Mehrwert ist jedoch gegen die erheblichen Zusatzkosten abzuwägen.

Mithilfe von Large Language Models (LLMs) werden Zutatenverzeichnisse geparst und auf generic single foods und generic composite foods gemappt. Auf Basis der deklarierten Nährwerte der branded foods und der Nährwerte der generischen Lebensmittel werden Zutatenmengen über Optimierungsalgorithmen geschätzt und das vollständige Nährwertprofil berechnet. Während der Aufbereitung werden unvollständige und mangelhafte Rohdaten ausgeschlossen.

Limitationen der Nährstoffoptimierung

Die Optimierung basiert auf den Big 7 (Energie, Fett, gesättigte Fettsäuren, Kohlenhydrate, Zucker, Protein und Salz). Sie ist für makronährstoffreiche Zutaten sehr genau, jedoch für Zutaten mit geringem Anteil (z. B. Vitaminanreicherungen) nicht zuverlässig. Das hat geringe Auswirkungen auf den mHEI, reduziert aber die Genauigkeit bei Mikronährstoffschätzungen.

Gegenüber generic composite foods haben branded foods den Vorteil, dem tatsächlichen Verzehr zu entsprechen, sodass Nachbearbeitung nicht erforderlich ist. Die Ausgabe der Zutaten wäre ohnehin aufgrund teilweise sehr langer Zutatenlisten (50+) nicht benutzerfreundlich.

Entwicklungsperspektive

Sobald für generic composite foods Verarbeitungszustände auf Rezeptebene implementiert sind, planen wir, diese auch für branded foods zu ermöglichen. Außerdem planen wir, bei der Aufbereitung künftig Fermentation (z. B. bei Bier) und erhöhte Nährstoffvarianz (z. B. bei Fleisch) gesondert zu berücksichtigen und die Datenqualität weiter zu verbessern.