Новый алгоритм Google предотвратит пищевое отравление
Если однажды после посещения ресторана у вас произойдет пищевое отравление, вы наверняка запомните этот случай надолго. Чтобы предотвратить риск такой неприятной ситуации, ученые разработали инновационный алгоритм, который уже применяется в США.
В исследовании, опубликованном в журнале Nature, сообщается, что эксперты Google вместе со специалистами в области общественного здравоохранения разработали модель, определяющую рестораны, в которых существует потенциальный риск отравления. Модель, называемая FINDER (Foodborne IllNess DEtector in Real time), уже проходит тестирование пользователями в Чикаго и Лас-Вегасе.
FINDER использует комбинацию сервисов Google и информацию об истории местопребываний человека. Алгоритм идентифицирует поисковые запросы пользователей, указывающие на пищевое отравление (например, «как облегчить боль в желудке», «что делать при диарее» и т.д.), а затем просматривает рестораны, посещение которых отмечали люди, делавшие эти запросы. Наконец, для каждого ресторана алгоритм анализирует общее количество людей, которые давали сообщение о его посещении, а затем искали информацию о пищевом отравлении в поисковой системе. Затем FINDER предлагает отделу здравоохранения провести инспекцию в этом ресторане.
В рамках тестирования нового алгоритма в Лас-Вегасе состоялось в общей сложности 5 038 проверок, 61 из которых инициировал FINDER; из 5 880 инспекций, проведенных в Чикаго, алгоритм инициировал 71. Из всех потенциально опасных ресторанов, определенных с помощью алгоритма, 52,3% в ходе проверки оказались действительно опасными.
Исследователи утверждают, что подход FINDER более надежный, чем индивидуальные жалобы клиентов заведений, поскольку он объединяет информацию, полученную от большого количества людей, которые посетили ресторан. В то же время эксперты не отрицают, что система все еще не идеальная, так как болезнь пищевого происхождения имеет тенденцию к относительно длительному периоду инкубации. По этой причине результат, выданный алгоритмом, не всегда может оказаться точным. Ученые планируют проводить дальнейшие исследования с целью повышения эффективности новой модели.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:
Мнение специалиста