El análisis químico evoluciona con metodologías e instrumentos cada vez más rápidos y efectivos
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta clave para garantizar prácticas de producción más eficientes y sostenibles. Foto: Freepik
El análisis químico es un proceso crítico en la etapa de control de calidad de la industria alimentaria. A través de metodologías y procedimientos estandarizados, se puede determinar con alto grado de precisión no sólo la presencia de patógenos dañinos, sino los datos nutricionales que se requieren para el etiquetado correcto de diversos productos.

En años recientes, distintas tecnologías aplicadas a las metodologías de análisis han permitido identificar características y propiedades de los alimentos de manera cada vez más rápida, eficiente y precisa, agregando una capa adicional de confianza en la determinación de la calidad, seguridad y el valor nutricional de los productos alimentarios.

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Los alimentos contaminados provocan más de 420 mil muertes cada año, lo que representa un gran impacto para los sistemas de atención de la salud. Foto: Freepik

La importancia del análisis químico

A lo largo de todo el proceso de producción, desde el cultivo de materias primas hasta la exhibición en punto de venta, los alimentos están expuestos a bacterias o patógenos y contaminantes perjudiciales para el consumidor.

De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud, los alimentos contaminados provocan más de 420 mil muertes cada año, lo que representa un gran impacto para los sistemas de atención de la salud, el comercio y la productividad.

Adicionalmente, el fortalecimiento del comercio internacional de alimentos y la complejidad creciente de las cadenas de distribución alimentaria agregan un grado más de riesgo para la producción de alimentos. Los fabricantes deben tomar en cuenta en todo momento que:

  • Ningún producto sale al mercado sin ser sometido a un riguroso control de calidad.
  • La retirada de productos contaminados tiene un impacto a nivel financiero y de reputación en las empresas del sector alimentario.
  • Las metodologías de análisis físico-químicos en alimentos se deben realizar bajo normas y estándares validados por las dependencias.

De los métodos tradicionales a los métodos rápidos

En pocas décadas, los instrumentos de análisis microbiológico han pasado de las metodologías tradicionales como la microscopía, medios de cultivo, a metodologías rápidas como la Espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS), la resonancia magnética nuclear (RMN) y los biosensores.

Si bien los métodos tradicionales son confiables y seguros, también son lentos, pueden resultar costosos y requieren de laboratorios y personal altamente capacitado. Las metodologías rápidas, en cambio, ofrecen ventajas como resultados más rápidos, menores costos y la posibilidad de efectuar las pruebas in situ.

El desarrollo acelerado de tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial y el Big Data, están dando paso a una verdadera transformación en las metodologías de análisis químicos y físicos, con importantes perspectivas para la industria en el corto y mediano plazo.

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La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta clave para garantizar prácticas de producción más eficientes y sostenibles. Foto: Freepik

Inteligencia artificial, análisis químico y salud alimentaria

La industria alimentaria se enfrenta constantemente a desafíos que van más allá de las cambiantes demandas del consumidor. De acuerdo con el American Chemical Society, los principales retos de la producción de alimentos incluyen:

  • Fluctuaciones en el rendimiento de los cultivos
  • Estándares de seguridad deficientes
  • Desperdicio de alimentos
  • Seguridad alimentaria

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta clave para garantizar prácticas de producción más eficientes y sostenibles, pero también en un nuevo estándar para el control de calidad y el análisis de riesgos, gracias a sistemas de inspección automatizados y el análisis de grandes cantidades de datos.

Con el análisis predictivo, se pueden identificar riesgos de contaminación y optimizar la gestión de la cadena de suministro. La también llamada “biología predictiva” es una tecnología que utiliza conjuntos de datos para establecer modelos de crecimientos microbiano en matrices alimentarias.

El Instituto Tecnológico de la Alimentación (AINIA) destaca que este tipo de modelos pueden ayudar a las empresas a identificar problemas en la cadena de producción, deficiencias de calidad, así como contaminaciones por patógenos.

Análisis químico y métodos de validación

No sólo las tecnologías han evolucionado para hacer frente a los desafíos de lacadena agroalimentaria, también lo han hecho las regulaciones en materia de seguridad alimentaria.

Organizaciones como la FAO, la OMS y diversas agencias gubernamentales han establecido normativas cada vez más estrictas para garantizar la seguridad y calidad de los alimentos que se integran al mercado global.

Los procesos de análisis deben estar respaldados en todo momento por estándares que permitan demostrar la competencia en la emisión de un resultado. Algunos de los parámetros a tomar en cuenta durante la validación son:

  • Aseguramiento de instrumentos calificados y calibrados
  • Contar con patrones de referencia confiables y analistas calificados
  • Garantizar la de integridad de las muestras analizadas

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