Publicado por: Genbeta

Publicado en: 08/11/2018 03:31

Escrito por: Antonio Sabán

Pese a que los controles sanitarios cada vez son más exigentes, en algunos restaurantes aún son con corrientes las intoxicaciones alimentarias. No tiene por qué ser necesariamente culpa del establecimiento, sino que puede ser responsabilidad de la cadena de producción y suministro. Con la pretensión de acabar con este problema, un equipo de investigadores de Google y el Chan School of Public Health de Harvard ha desarrollado un modelo de aprendizaje automático que promete ser efectivo localizando establecimientos conflictivos en ese sentido.

El nombre del modelo es FINDER, siglas de "Foodborne IllNess DEtector in Real time", y su metodología y funcionamiento ha sido detallado en el paper "Machine-learned epidemiology: real-time detection of foodborne illness at scale", es decir, "Epidemiología basada en aprendizaje automático: detección en tiempo real de intoxicación alimentaria a escala".









En Xataka

Estos son los tipos de algoritmos clave en la búsqueda de la inteligencia artificial

Búsquedas del usuario sobre problemas de salud para dar con el probable restaurante causante

El pescado suele ser uno de los grandes causantes de intoxicaciones alimentarias.

Según la investigación, FINDER funciona usando datos anonimizados de los usuarios (con el debate de la privacidad siempre sobrevolando, en cualquier caso). En concreto, cruza registros de búsquedas que tienen que ver con problemas de salud relacionados con alimentación, como problemas intestinales o búsquedas sobre cómo superarlos, con el historial ...