E’ in arrivo un sistema progettato per aiutare i rivenditori e i distributori di prodotti alimentari e i funzionari della salute pubblica a prevedere quali fonti alimentari hanno maggiore probabilità di essere contaminate e accelerare, così, l’indagine sui focolai di malattia. Ad annunciarlo è Ibm.
Grazie a nuovi algoritmi, alla visualizzazione e a tecniche statistiche, lo strumento può utilizzare le informazioni sulla data e sull’ubicazione di miliardi di articoli alimentari venduti nei supermercati ogni settimana, per individuare rapidamente e con elevata probabilità i prodotti potenzialmente “incriminati” all’interno di appena 10 casi di focolai. Questa ricerca è stata recentemente pubblicata sulla rivista Plos Computational Biology.
I focolai di malattie di origine alimentare degli ultimi anni dimostrano che, a causa delle catene logistiche sempre più interconnesse, le situazioni di crisi possono interessare migliaia di persone, comportando costi sanitari significativi, perdita di ricavi per le aziende alimentari e, nei casi peggiori, avere esito fatale. Solo negli Stati Uniti, una persona su sei è colpita da malattie di origine alimentare ogni anno, con conseguenti 128.000 ricoveri ospedalieri, 3.000 decessi e quasi 80 miliardi di dollari di oneri economici.
Quando si rileva un focolaio, individuare rapidamente il cibo contaminato è vitale per ridurre al minimo la diffusione della malattia e limitare le perdite economiche. Tuttavia, il tempo richiesto per tale rilevamento può variare da giorni a settimane, sottoponendo a forte pressione il sistema di salute pubblica.
Gli scienziati Ibm hanno ideato un sistema in grado di individuare automaticamente, contestualizzare e visualizzare i dati provenienti da diverse fonti, per ridurre di giorni o addirittura settimane il tempo di identificazione delle cause. Il sistema integra i dati di vendita pre-calcolati con i dati di salute pubblica geocodificati, per consentire ai ricercatori di vedere la distribuzione dei cibi sospetti e, selezionando un’area della mappa, visualizzare i casi clinici e i referti di laboratorio derivati dalle interazioni cliniche. L’algoritmo apprende efficacemente da ogni nuovo rapporto e referto e ricalcola la probabilità per ciascun alimento di essere responsabile della malattia.
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