L'azienda a stelle e strisce ha messo a punto unsistema primo nel suo genere, progettato per aiutare i rivenditori e i distributori di prodotti alimentari e i funzionari della salute pubblica aprevedere quali tipi di fonti alimentari possono essere contaminate con maggiore probabilità.
Una autentica previsione che consentirebbe di accelerare le indagini sui focolai di malattia di origine alimentare, ridurre i costi sanitari che ne sono collegati e scongiurare la perdita di ricavi per le aziende alimentari.
Il congegno si basa su nuovi algoritmi, sulla visualizzazione e su alcune tecniche statistiche ed è in grado di utilizzare le informazioni sulla data e ubicazione di miliardi di articoli alimentari venduti nei supermercati ogni settimana, per individuare rapidamente e con elevata probabilità tutti i prodotti potenzialmente "incriminati" all'interno di 10 casi di focolai.
Una bella trovata se si considera che il sistema integra i dati di vendita che sono stati calcolati precedentemente con i dati di salute pubblica geocodificati. In questo modo i ricercatori vedono la distribuzione dei cibi sospetti e, selezionando un'area della mappa, visualizzano i casi clinici e i referti di laboratorio derivati dalle interazioni cliniche. L'algoritmo apprende da ogni nuovo rapporto e referto e calcola nuovamente la possibilità che ogni alimento sia responsabile della malattia.
La ricerca è pubblicata sulla rivista PLOS Computational Biology, insieme ai colleghi della Johns Hopkins University, della Purdue University e dell'Istituto federale tedesco per la valutazione del rischio (BfR).
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