食品安全檢測中的數據質量控制問題與對策

Problems and Countermeasures of Data Quality Control in Food Safety Inspection

WANG Yujie （Qinghai Higher Vocational and Technical College， Haidong ， China）

Abstract： This paper analyzes the key problems existing in data quality control in food safety testing from three dimensions： personnel， technology and management，and proposes targeted solutions.It emphasizes that by strengthening personnel capability training，upgrading technical equipment and improving management systems， a systematic data quality guarantee system can be constructed to provide theoretical references for improving the efficiency of food safety supervision.

Keywords： food safety inspection; data quality control; blockchain; equipment maintenance

隨著食品行業的迅猛發展，各類新型食品不斷涌現，極大地豐富了消費者的選擇。然而，食品安全問題也隨之日益凸顯，嚴重威脅著公眾的身體健康與生命安全。食品安全檢測作為保障食品安全的關鍵防線，其重要性不言而喻。而檢測數據的質量，則是這道防線的核心支撐。精準、可靠的數據能夠精準定位食品安全隱患，為監管決策提供堅實依據。但當前食品安全檢測在數據質量控制方面仍存在諸多問題，亟待深入剖析并探尋有效解決路徑，以提升食品安全檢測整體水平，切實保障公眾飲食安全。

1食品安全檢測數據質量控制的重要性

加強食品安全檢測數據的質量控制具有多維度的社會價值與技術意義，其核心作用貫穿于風險防控、產業規范與治理優化的全鏈條中。作為食品安全體系的技術基石，數據質量控制不僅關乎技術結果的客觀性，更深刻影響著公共安全、市場生態與政策效能的內在邏輯。從公共衛生維度看，精準的檢測數據是識別潛在風險的核心工具。食品中殘留的污染物或添加劑一旦超出安全閾值，可能直接威脅人體健康，而數據誤差可能導致風險誤判或漏檢。例如，微生物污染、重金屬超標等問題的有效篩查依賴于檢測方法的標準性與實驗操作的規范性。如果數據生成環節存在系統性偏差，則不僅會削弱風險預警能力，還可能引發群體性健康危機[1]。因此，數據質量控制本質上是對公眾生命權的技術保障，其嚴謹程度直接決定食品安全防御體系的可靠性。

在規范市場秩序層面，檢測數據的公信力是平衡企業行為的關鍵約束機制。當檢測結果具備高度可復現性與權威性時，食品生產企業將被迫遵循嚴格的生產標準，避免因成本壓縮而導致產品品質降低。反之，若數據質量存疑，部分企業可能利用監管漏洞進行違規操作，進而破壞行業公平競爭環境。高質量數據形成的技術壁壘，能夠倒逼企業強化內部質量管理，推動產業鏈從粗放擴張向精細化發展轉型。這種由技術公信力衍生的市場調節效應，為構建良性行業生態提供了無形卻有力的支撐。

對監管主體而言，數據質量直接決定治理資源的配置效率。面對海量食品樣本與動態變化的風險類型，監管部門需依據檢測數據制訂分級管控策略。若基礎數據存在模糊性或矛盾性，可能導致政策靶向失焦，甚至引發執法尺度不一的問題。高質量數據通過科學量化風險等級，為監管決策提供可追溯的證據鏈，既能提升抽檢覆蓋的針對性，又可優化應急響應機制的敏捷度[2]。尤其是在跨區域協同監管中，統一的數據質量標準有助于打破信息孤島，推動形成全域聯動的風險防控網絡。

2食品安全檢測中數據質量控制存在的問題

2.1人員因素導致的數據質量問題

檢測人員的專業素養與操作規范直接影響數據生成的可靠性。當前部分檢測機構存在人員資質參差不齊的現狀，尤其是在基層實驗室中，檢測人員對新型檢測技術的理論認知存在斷層，難以準確理解檢測原理及標準化流程的底層邏輯[3]。例如，在色譜分析或質譜檢測中，若操作人員對儀器校準參數設置不當，或對樣品前處理步驟的溫控、時效等關鍵條件把控失準，則可能引發基線漂移、峰形畸變等技術偏差。此外，部分人員責任意識薄弱，在樣本登記、儲存環節未嚴格執行雙人核對制度，導致樣本混淆或信息記錄錯漏，進而造成數據溯源鏈條斷裂。更為嚴重的是，少數人員為追求檢測效率，擅自簡化操作步驟或規避復檢程序，此類主觀行為加劇了數據失真風險[4]。同時，人員流動性過高也會導致經驗傳承出現斷層，新入職者未經充分培訓即參與核心檢測環節，進一步放大了人為誤差的傳導效應。

2.2技術層面引發的數據質量問題

檢測技術的滯后性與設備性能的局限性構成數據質量的技術性瓶頸。現有檢測方法對部分新型食品添加劑或污染物的識別靈敏度不足，尤其對于某些納米級人工合成物質或代謝衍生物，因缺乏特異性檢測手段，易出現假陰性結果[5]。傳統理化檢測設備在長期高頻使用中，若未建立完善的維護校準機制，傳感器靈敏度衰減或光學元件老化等問題可能導致檢測值出現系統性偏移[。不同檢測機構間技術標準不統一的現象尤為突出，同類項目可能采用差異化的前處理方法或判定閾值，致使檢測結果跨平臺可比性降低。此外，智能化檢測技術的應用覆蓋面有限，大量實驗室仍依賴人工判讀圖譜數據，主觀經驗差異可能造成峰面積積分誤差或特征峰誤判等問題[7-8]。

技術更新周期與食品安全風險演化的速度不匹配，使得檢測方法難以及時覆蓋新出現的風險因子，從而形成技術防御的空白區域。

2.3管理體系帶來的數據質量問題

質量控制體系的制度性缺陷是數據失真的深層次誘因。部分檢測機構未構建全流程質量管理框架，在從樣品接收到報告出具的關鍵節點缺乏標準化控制程序，導致操作隨意性難以得到有效約束[]。例如，在留樣管理環節，若未明確規定保存條件與時效，則可能導致樣本變質，從而失去復檢價值；在數據審核階段，多數機構僅依賴初級檢測人員自檢，缺少獨立的質量監督崗位進行交叉驗證，使得異常數據的漏檢率攀升。此外，實驗室資質認定與日常運行監管之間存在脫節現象，認證時所制訂的質量控制措施在常態化檢測中往往流于形式，內部質量監督頻次與覆蓋范圍均未達到合規要求[10]。同時，數據追溯機制的不健全使得誤差歸因困難，當檢測結果引發爭議時，無法通過原始記錄回溯至具體操作環節查明責任。外部質量評價體系的缺失進一步加劇了這一問題，缺乏第三方能力驗證與實驗室間比對，導致部分機構陷入技術封閉狀態，難以及時發現自身數據生成系統中的潛在缺陷。

3應對食品安全檢測中數據質量控制問題的策略

3.1加強檢測人員專業能力培訓和操作管理

檢測人員專業能力直接影響食品安全檢測數據的科學性與可靠性，需通過系統性培訓與規范化管理降低人為誤差風險。 ① 建立階梯式培訓體系，針對微生物檢測、重金屬分析等不同技術領域設計模塊化課程，采用虛擬仿真技術模擬復雜儀器操作場景，強化檢測人員對新型檢測方法（如適配體傳感器技術）的原理認知與標準化操作能力[1]。 ② 建立周期性技能考核機制，將盲樣檢測合格率、數據重復性偏差值等納入績效考核體系，對農藥殘留、非法添加物等高敏感度檢測崗位實行半年期能力驗證，未達標者需進行脫產培訓并重新考核。 ③ 推行“理論-實踐－反饋”一體化培養模式，組織檢測人員參與跨實驗室比對實驗，通過分析檢測數據離散度識別操作薄弱環節，針對性開展圖譜解析、干擾排除等專項技能訓練。 ④ 構建數字化操作監管系統，在樣品前處理區、儀器分析室等關鍵區域部署行為記錄設備，實時捕捉不規范操作行為并生成改進報告，通過技術手段約束檢測流程的隨意性[12]。

3.2定期優化更新檢測技術和檢測設備

技術設備升級是突破食品安全檢測數據質量瓶頸的關鍵路徑。 ① 建立檢測技術動態更新機制，基于食品安全風險監測大數據分析結果，優先研發針對食品接觸材料遷移物、新型生物毒素等高風險項目的快速檢測方法，并著力開發具有自主知識產權的分子印跡傳感器等技術裝備[13]。 ② 實行設備性能梯度管理，根據使用頻率和檢測項目重要性劃分儀器維護等級，對質譜檢測器等核心設備實施每日基線校準、每月離子源清洗等預防性維護措施，通過定期核查標準物質檢測值驗證設備穩定性。 ③ 推動檢測方法標準化建設，針對同一類污染物（如獸藥殘留）制訂統一的前處理流程、儀器參數閾值及數據判讀規則，特別是明確基質效應校正系數、特征峰積分算法等技術細節，以消除因方法差異導致的數據可比性障礙。 ④ 深化人工智能技術應用，在近紅外光譜檢測系統中集成機器學習算法，實現復雜食品基質中多組分污染物的自動識別與定量分析，從而降低人工判讀主觀誤差對檢測數據準確性的影響[14]

3.3健全質量管理制度，強化數據審核與監督

完善的質量控制體系是保障食品安全檢測數據公信力的制度基石。 ① 構建全過程質量監控網絡，在樣品接收、儲存、檢測和銷毀等環節設置電子圍欄系統，并結合射頻識別技術實現樣品流轉全程追溯，從而確保檢測數據鏈的完整性與不可篡改性。 ② 建立“雙盲復核-邏輯校驗-趨勢分析”三級審核機制，要求檢測數據依次經操作人員自檢、質量監督員核查及技術負責人復核，重點審查標準曲線相關系數、質控樣回收率等關鍵參數，同時運用統計學工具監測歷史數據波動趨勢，及時發現系統性偏差[15]。 ③ 開發智能化數據管理平臺，整合實驗室環境監控數據、儀器運行日志與檢測結果信息，當發現環境溫濕度超標、設備異常停機等情況時，系統將自動凍結關聯檢測數據并啟動復檢程序。 ④ 實施外部質量評價常態化，每年參與國際權威機構組織的能力驗證項目，將檢測數據與參考實驗室進行穩健統計量（如Z比分數）比對，對離群值實施根本原因分析并納入實驗室改進計劃，以持續提升數據可比性與國際互認度。

4結語

食品安全檢測數據質量控制在保障公眾健康、規范食品行業秩序及助力監管決策方面發揮著重要作用。當前，人員專業素養不足、技術手段滯后、管理體系漏洞等問題嚴重制約著數據質量提升。采取強化人員培訓、優化技術設備、健全管理制度等一系列策略，有望逐步解決現存難題，提升檢測數據的精準性與可靠性。未來，隨著科技的飛速發展與管理理念的持續革新，食品安全檢測數據質量控制領域將不斷拓展深化，持續為維護公眾飲食安全提供堅實的數據支撐，推動食品行業朝著更加安全、健康的方向發展。

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