食品安全检测中的数据质量控制问题与对策

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

随着食品行业的迅猛发展，各类新型食品不断涌现，极大地丰富了消费者的选择。然而，食品安全问题也随之日益凸显，严重威胁着公众的身体健康与生命安全。食品安全检测作为保障食品安全的关键防线，其重要性不言而喻。而检测数据的质量，则是这道防线的核心支撑。精准、可靠的数据能够精准定位食品安全隐患，为监管决策提供坚实依据。但当前食品安全检测在数据质量控制方面仍存在诸多问题，亟待深入剖析并探寻有效解决路径，以提升食品安全检测整体水平，切实保障公众饮食安全。

1食品安全检测数据质量控制的重要性

加强食品安全检测数据的质量控制具有多维度的社会价值与技术意义，其核心作用贯穿于风险防控、产业规范与治理优化的全链条中。作为食品安全体系的技术基石，数据质量控制不仅关乎技术结果的客观性，更深刻影响着公共安全、市场生态与政策效能的内在逻辑。从公共卫生维度看，精准的检测数据是识别潜在风险的核心工具。食品中残留的污染物或添加剂一旦超出安全阈值，可能直接威胁人体健康，而数据误差可能导致风险误判或漏检。例如，微生物污染、重金属超标等问题的有效筛查依赖于检测方法的标准性与实验操作的规范性。如果数据生成环节存在系统性偏差，则不仅会削弱风险预警能力，还可能引发群体性健康危机[1]。因此，数据质量控制本质上是对公众生命权的技术保障，其严谨程度直接决定食品安全防御体系的可靠性。

在规范市场秩序层面，检测数据的公信力是平衡企业行为的关键约束机制。当检测结果具备高度可复现性与权威性时，食品生产企业将被迫遵循严格的生产标准，避免因成本压缩而导致产品品质降低。反之，若数据质量存疑，部分企业可能利用监管漏洞进行违规操作，进而破坏行业公平竞争环境。高质量数据形成的技术壁垒，能够倒逼企业强化内部质量管理，推动产业链从粗放扩张向精细化发展转型。这种由技术公信力衍生的市场调节效应，为构建良性行业生态提供了无形却有力的支撑。

对监管主体而言，数据质量直接决定治理资源的配置效率。面对海量食品样本与动态变化的风险类型，监管部门需依据检测数据制订分级管控策略。若基础数据存在模糊性或矛盾性，可能导致政策靶向失焦，甚至引发执法尺度不一的问题。高质量数据通过科学量化风险等级，为监管决策提供可追溯的证据链，既能提升抽检覆盖的针对性，又可优化应急响应机制的敏捷度[2]。尤其是在跨区域协同监管中，统一的数据质量标准有助于打破信息孤岛，推动形成全域联动的风险防控网络。

2食品安全检测中数据质量控制存在的问题

2.1人员因素导致的数据质量问题

检测人员的专业素养与操作规范直接影响数据生成的可靠性。当前部分检测机构存在人员资质参差不齐的现状，尤其是在基层实验室中，检测人员对新型检测技术的理论认知存在断层，难以准确理解检测原理及标准化流程的底层逻辑[3]。例如，在色谱分析或质谱检测中，若操作人员对仪器校准参数设置不当，或对样品前处理步骤的温控、时效等关键条件把控失准，则可能引发基线漂移、峰形畸变等技术偏差。此外，部分人员责任意识薄弱，在样本登记、储存环节未严格执行双人核对制度，导致样本混淆或信息记录错漏，进而造成数据溯源链条断裂。更为严重的是，少数人员为追求检测效率，擅自简化操作步骤或规避复检程序，此类主观行为加剧了数据失真风险[4]。同时，人员流动性过高也会导致经验传承出现断层，新入职者未经充分培训即参与核心检测环节，进一步放大了人为误差的传导效应。

2.2技术层面引发的数据质量问题

检测技术的滞后性与设备性能的局限性构成数据质量的技术性瓶颈。现有检测方法对部分新型食品添加剂或污染物的识别灵敏度不足，尤其对于某些纳米级人工合成物质或代谢衍生物，因缺乏特异性检测手段，易出现假阴性结果[5]。传统理化检测设备在长期高频使用中，若未建立完善的维护校准机制，传感器灵敏度衰减或光学元件老化等问题可能导致检测值出现系统性偏移[。不同检测机构间技术标准不统一的现象尤为突出，同类项目可能采用差异化的前处理方法或判定阈值，致使检测结果跨平台可比性降低。此外，智能化检测技术的应用覆盖面有限，大量实验室仍依赖人工判读图谱数据，主观经验差异可能造成峰面积积分误差或特征峰误判等问题[7-8]。

技术更新周期与食品安全风险演化的速度不匹配，使得检测方法难以及时覆盖新出现的风险因子，从而形成技术防御的空白区域。

2.3管理体系带来的数据质量问题

质量控制体系的制度性缺陷是数据失真的深层次诱因。部分检测机构未构建全流程质量管理框架，在从样品接收到报告出具的关键节点缺乏标准化控制程序，导致操作随意性难以得到有效约束[]。例如，在留样管理环节，若未明确规定保存条件与时效，则可能导致样本变质，从而失去复检价值；在数据审核阶段，多数机构仅依赖初级检测人员自检，缺少独立的质量监督岗位进行交叉验证，使得异常数据的漏检率攀升。此外，实验室资质认定与日常运行监管之间存在脱节现象，认证时所制订的质量控制措施在常态化检测中往往流于形式，内部质量监督频次与覆盖范围均未达到合规要求[10]。同时，数据追溯机制的不健全使得误差归因困难，当检测结果引发争议时，无法通过原始记录回溯至具体操作环节查明责任。外部质量评价体系的缺失进一步加剧了这一问题，缺乏第三方能力验证与实验室间比对，导致部分机构陷入技术封闭状态，难以及时发现自身数据生成系统中的潜在缺陷。

3应对食品安全检测中数据质量控制问题的策略

3.1加强检测人员专业能力培训和操作管理

检测人员专业能力直接影响食品安全检测数据的科学性与可靠性，需通过系统性培训与规范化管理降低人为误差风险。 ① 建立阶梯式培训体系，针对微生物检测、重金属分析等不同技术领域设计模块化课程，采用虚拟仿真技术模拟复杂仪器操作场景，强化检测人员对新型检测方法（如适配体传感器技术）的原理认知与标准化操作能力[1]。 ② 建立周期性技能考核机制，将盲样检测合格率、数据重复性偏差值等纳入绩效考核体系，对农药残留、非法添加物等高敏感度检测岗位实行半年期能力验证，未达标者需进行脱产培训并重新考核。 ③ 推行“理论-实践－反馈”一体化培养模式，组织检测人员参与跨实验室比对实验，通过分析检测数据离散度识别操作薄弱环节，针对性开展图谱解析、干扰排除等专项技能训练。 ④ 构建数字化操作监管系统，在样品前处理区、仪器分析室等关键区域部署行为记录设备，实时捕捉不规范操作行为并生成改进报告，通过技术手段约束检测流程的随意性[12]。

3.2定期优化更新检测技术和检测设备

技术设备升级是突破食品安全检测数据质量瓶颈的关键路径。 ① 建立检测技术动态更新机制，基于食品安全风险监测大数据分析结果，优先研发针对食品接触材料迁移物、新型生物毒素等高风险项目的快速检测方法，并着力开发具有自主知识产权的分子印迹传感器等技术装备[13]。 ② 实行设备性能梯度管理，根据使用频率和检测项目重要性划分仪器维护等级，对质谱检测器等核心设备实施每日基线校准、每月离子源清洗等预防性维护措施，通过定期核查标准物质检测值验证设备稳定性。 ③ 推动检测方法标准化建设，针对同一类污染物（如兽药残留）制订统一的前处理流程、仪器参数阈值及数据判读规则，特别是明确基质效应校正系数、特征峰积分算法等技术细节，以消除因方法差异导致的数据可比性障碍。 ④ 深化人工智能技术应用，在近红外光谱检测系统中集成机器学习算法，实现复杂食品基质中多组分污染物的自动识别与定量分析，从而降低人工判读主观误差对检测数据准确性的影响[14]

3.3健全质量管理制度，强化数据审核与监督

完善的质量控制体系是保障食品安全检测数据公信力的制度基石。 ① 构建全过程质量监控网络，在样品接收、储存、检测和销毁等环节设置电子围栏系统，并结合射频识别技术实现样品流转全程追溯，从而确保检测数据链的完整性与不可篡改性。 ② 建立“双盲复核-逻辑校验-趋势分析”三级审核机制，要求检测数据依次经操作人员自检、质量监督员核查及技术负责人复核，重点审查标准曲线相关系数、质控样回收率等关键参数，同时运用统计学工具监测历史数据波动趋势，及时发现系统性偏差[15]。 ③ 开发智能化数据管理平台，整合实验室环境监控数据、仪器运行日志与检测结果信息，当发现环境温湿度超标、设备异常停机等情况时，系统将自动冻结关联检测数据并启动复检程序。 ④ 实施外部质量评价常态化，每年参与国际权威机构组织的能力验证项目，将检测数据与参考实验室进行稳健统计量（如Z比分数）比对，对离群值实施根本原因分析并纳入实验室改进计划，以持续提升数据可比性与国际互认度。

4结语

食品安全检测数据质量控制在保障公众健康、规范食品行业秩序及助力监管决策方面发挥着重要作用。当前，人员专业素养不足、技术手段滞后、管理体系漏洞等问题严重制约着数据质量提升。采取强化人员培训、优化技术设备、健全管理制度等一系列策略，有望逐步解决现存难题，提升检测数据的精准性与可靠性。未来，随着科技的飞速发展与管理理念的持续革新，食品安全检测数据质量控制领域将不断拓展深化，持续为维护公众饮食安全提供坚实的数据支撑，推动食品行业朝着更加安全、健康的方向发展。

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