アルゴリズムを使用して食中毒を回避し、この夏をより平和にしましょう

夏には食中毒事件が多発し、重篤な場合は命の危険にさらされることもあります。レストランの食品安全問題に関しては、自然言語処理やコンピュータービジョンなどの機械学習技術を利用して、保健局が潜在的な食品安全上の危険を発見し、よりフレンドリーな食事環境の構築を支援する研究者もいます。

食中毒のニュースは頻繁に起きます。ロシア衛星通信によると、現地時間7月6日、中国人観光客15人からなるツアーグループがサンクトペテルブルクの「上海ホテル」で食事をした後、体調を崩したとのこと。食中毒の症状、その後治療のために病院に送られました。

関与したホテルは後に、食品の安全上の危険。報告書では、肉と野菜が別々に洗われていない、食器の洗浄が基準を下回っているなど、レストランでの多くの問題が明らかになった。地元の消費者権利保護・福祉監督局が捜査に介入し、その後レストランは閉店を命じられた。

夏になると食中毒事件がピークを迎えます。場合によっては、重大な大規模な集団毒殺事件が発生することもあり、これらの事件は悪影響を及ぼす場合が多く、軽視すべきではありません。

食中毒で夏が台無しになる

食中毒は、重度の嘔吐、下痢、中腹部および上腹部の痛みなどの身体的不快感を引き起こす可能性があります。また、嘔吐や下痢により、脱水症状、口渇、眼窩の陥没、皮膚の弾力の低下、手足の冷たさ、脈拍の弱さ、血圧低下などを引き起こすことが多く、重度の場合はショックに至る場合もあります。

食中毒の深刻な用語は食中毒です。通常は汚染された食品または飲料水が原因で発生します。本質的に有毒な食品（毒キノコなど）に加えて、不適切な加工方法や食材が病原菌に汚染されているなどの要因もあります。

夏は気温が高く、保存や取り扱いを誤ると、腐った肉、卵、乳製品、冷たい料理、食べ残しなど、多くの食材が中毒の原因となります。

食品の安全性の問題はますます注目を集めていますが、本来は満腹感を与える食品を毒に変える、意図的または意図的ではない行為が常に存在します。食品の監督は通常、規制当局の検査と監督に依存していますが、レストランが非常に多い現在、従来の手段では十分とは言えません。

しかし、いくつかの新しい方法は、食品の安全性を維持するための強力なツールになりつつあります。インターネット上のユーザーのコメントなどのデータ情報と、自然言語処理などの機械学習手法の助けを借りて、いくつかの突破口を開き、人々が問題のあるレストランを見つけるのを助けることができます。

Googleとハーバード大学が協力して問題のあるレストランを特定する

Googleとハーバード大学の研究者、機械学習モデルの作成による食品衛生の確保に関する研究を発表 ファインダ、Google の検索履歴と人々の携帯電話の位置情報を使用して、安全上のリスクがあるレストランを特定します。

FINDER本体は2つの部分に分かれており、ウェブ検索モデル (WSM)そしてロケーションモデル (LM)。

WSM は食中毒の検索クエリを特定します、「胃けいれん」、「嘔吐」、「下痢」など、食中毒に関連する単語が含まれています。

LM はユーザーが訪れたことのあるレストランを検索します、データの感度を解除しながらレストランの位置情報を取得します。

最後に、FINDERは疑わしいレストランにいたのですが、食中毒を示す証拠はアルゴリズムを通じて分析され、保健局に提出されます。

FINDER は、クエリの全体数ではなく、人口における食中毒の実際の発生率など、分析に含まれるさまざまな情報の評価を使用します。これにより、学術上のニーズのために医療関係者が行う検索など、いくつかの干渉要因を排除できます。

また、食中毒の潜伏期間は3日間と長いため、FINDERは複数人の情報と、レストランを出てから3日以内の検索ボリュームに基づいて、どのレストランに問題が発生する可能性が高いかを正確に判断することができます。

FINDER は 2016 年にラスベガスとシカゴでの展開を完了しました。FINDERによって特定された疑わしいレストランのうち、52.3%が検査で安全でないと判断されたのに対し、従来の方法ではわずか24.7%でした。

グルメの地雷原を取り除くためのヒントをレストランのレビューから見つけてください

2012 年から現在に至るまで、ニューヨーク市保健局は同様のアプローチを使用してきました。 Yelp （米国最大のレビューウェブサイト）食品の安全性問題を監視するために、彼らは大規模な食中毒の原因となる可能性のある合計 10 を発見しました。

2016年には、ロチェスター大学研究者の皆様、保健局のアプリ開発にご協力ください 宿敵、自然言語処理手法を使用して、Twitter などのプラットフォームから食中毒関連のツイートを特定し、ジオタグを使用してレストランにリンクすることで、保健部門による効率的なトラブルシューティングが可能になります。

研究者らは、この方法の使用が大きな改善の役割を果たしたと推定しています。ラスベガスでは食中毒事件が9,000件減少、入院者数が557人減少。

社会的なコメントからの分析に加えて、食品の製造工程を映像データでリアルタイムに監視する手法も登場しつつある。

以前のレポートでは、たとえば、ピザを製造する会社は、カメラやコンピューター ビジョンなどのテクノロジーを使用して、ピザの製造を厳しく規制しています。（本文をクリックするとジャンプして読めます）

建設中 「明るいキッチンと明るいコンロ」エンジニアリング上、顧客は厨房の操作画面をガラスやビデオを通して見ることができるため、食品衛生上のある程度の抑止力になります。

などの会社もあります。 チックフィレイ、コンピューター ビジョンから始めて、スタッフ、食品加工、生産プロセスの洗浄と消毒を監督します。のシステムは、動作中の異常な動作を検出し、警告などの措置を講じることができますが、この技術はまだ改良中です。

食品を尊重し、食品の安全に責任を持ちます

食べ物は人間にとって最も大切なものであるというよく知られた慣用句があります。しかし、私たちが生きている時代は、食べることに不親切なようです。食品の安全性の問題が時々明らかになります。安心して食事をすることがますます難しくなってきています。

幸いなことに、食中毒に関する研究では、落とし穴を避けるために大量のデータと機械学習手法が使用されています。

中国の食文化の歴史は、中国文明の歴史とほぼ同じくらい長いです。人々は空腹を満たすだけでなく、食べ物にさらに文化的な意味を与え、食べることに対してさまざまな追求や探究をするようになりました。

しかし、それが食べ物の多様性であれ、その背後にある多彩な文化的背景であれ、すべては食べ物への敬意と畏敬の念から来ています。

その一方で、物質的資源が豊富な今日、人々は食べ物に対してよりカジュアルになり、敬虔さは薄れているようです。

食中毒による被害は技術的な対策によって全体的にはなくすことができますが、どのような方法を講じても最も解決できないのは、人々の食生活に対する責任です。

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