Машинная эпидемиология

Американские ученые протестировали систему машинного обучения для обнаружения болезней пищевого происхождения в режиме реального времени. Технология улучшила точность санитарного контроля - рестораны, проверенные программой, в 3.1 раза чаще оказывались небезопасными для приема пищи, чем при диагностике стандартными методами.
В 19 веке, во время эпидемии холеры, Джон Сноу ходил от двери к двери, чтобы понять механизм распространения инфекции. На основании собранных данных Сноу составил карту случаев холеры. На ней были отмечены места расположения водозаборных колонок и количество умерших от холеры в том или ином здании.
Получившаяся общая картина эпидемии показала, что наибольшее число умерших пришлось на окрестности водозаборной колонки на Брод-стрит, которая и оказалась источником инфекции.
Исследователи из США решили масштабировать подход Сноу современными технологиями. Они протестировали систему FINDER, которая использует модель машинного обучения для обнаружения болезней пищевого генеза в реальном времени с использованием анонимных данных из поисковых систем и данных о местонахождении человека.

Применяя машинное обучение к поисковой выдаче Google и записям о местонахождении, FINDER с высокой точностью определил, в каких кафе могут быть обнаружены серьезные санитарные нарушения, которые в свою очередь могут спровоцировать отравления среди посетителей. Информация для анализа собиралась от пользователей, которые согласились делиться своим данными о местонахождении.

FINDER отслеживал поведение людей, которые посещали определенные рестораны, чтобы определить потенциально опасные для здоровья заведения. После сопоставления данных, ученые отправляли информацию в санитарные инспекции Лас Вегаса и Чикаго для дополнительной проверки.
Как FINDER помогает в профилактике
заболеваний пищевого происхождения?
1
Точность санитарного контроля
Рестораны, проверенные программой, в 3.1 раза чаще оказывались небезопасными для приема пищи, чем при диагностике рутинными методами.
2
Доступ к скрытой эпидемиологической информации
Например, в 38% случаях отравления потенциально "опасные" рестораны были не последними в маршруте посещения человека, что может объяснять, почему не проводились дополнительные проверки ресторана на основе жалоб.
3
Быстрое реагирование на проблемы санитарной безопасности
FINDER может определять рестораны, в которых есть пробелы в безопасности хранения и приготовления продуктов, что дает возможность сотрудникам мест питания быстро исправить недочеты и предотвратить распространение заболеваний пищевого происхождения.
Подписывайтесь на наш блог
Чтобы быть в курсе новостей о Биомис
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Александра Митрошкина
Глава отдела маркетинга Биомис
Опубликовано 21 ноября 2018 года.
В материале использованы данные исследования.
Made on
Tilda