מערכת לומדת מסייעת באיתור מקורות זיהום במזון
מאת:
חיים חביב, 6.7.14, 22:10
מערכת אנליטית לומדת משלבת כלים אנליטיים לניתוח מכירות מוצרי מזון בסופרמרקט אל מול נתוני תחלואה.
יבמ חשפה מערכת לומדת, ראשונה מסוגה, שמסייעת לרשויות בריאות ולקמעונאים בתחום המזון לאתר במהירות ובדיוק רב את המקור לזיהומי מזון ולהאיץ טיפול בכל מקרה של התפרצות מחלה, שמקורה במזון נגוע. אלגוריתמים מתקדמים, מערכת להצגה ויזואלית של נתונים וטכנולוגיות סטטיסטיות מתקדמות מאפשרים למערכת להשתמש במידע אודות תאריכי מכירה ומיקום המכירה של מיליארדי פריטי מזון הנמכרים מדי שבוע במרכולים וברשתות המזון, על מנת לזהות במהירות ובסבירות גבוהה מוצרים חשודים, כבר לאחר קבלת לא יותר מ-10 דיווחים ותלונות.
עבודת המחקר בתחום הסטטיסטיקה וניתוח הנתונים עליה מתבססת המערכת פורסמה בסוף השבוע שעבר בעיתון המדעי
PLOS Computational Biology. במסגרת המחקר שיתפו מדענים ביבמ פעולה עם עמיתים מאוניברסיטת ג'ון הופקינס, אוניברסיטת פרדיו והמכון הפדראלי של גרמניה להערכת סיכונים (
BfR).
אחד הלקחים המרכזיים, שנלמדו בסדרת מקרים של התפרצות מחלות המועברות במוצרי מזון נגועים, קשור קשר הדוק לשילוב ההולך ומתהדק של שרשרות האספקה בתחום המזון ולפריסה ההולכת ומתרחבת שלהם. כך, עלול מוצר פגום לפגוע באלפי אנשים ולגרום לזינוק חד בעלויות הבריאות, אבדן הכנסה ליצרן המזון, ובמקרים חמורים ביותר אף למוות. אחד מכל 6 אמריקאים נפגע ממחלה הקשורה למזון לפחות אחת לשנה, נתון המשקף כ-128,000 אשפוזים, 3,000 מקרי מוות, ונטל כלכלי בסך כ-80 מיליארד דולרים.
כאשר מאותרת התפרצות של מחלה המועברת באמצעות מזון, נוצר צורך חיוני לזהות את המזון הנגוע כדי לצמצם את היקף התחלואה ולמזער את העלויות הכלכליות. הזמן הנדרש לאיתור מקור המחלה עלול לנוע בין ימים לשבועות, ובמהלכם נוצר עומס רב על מערכת הבריאות.
עד כה טרם נעשה שימוש בפטה-בייטים רבים של מידע אודות מכירות קמעונאיות של מוצרי מזון, שמצטברים במערכות ניהול החנויות, על מנת לנתח נתונים אלה לעומק, בניסיון לאתר ולזהות מוצרי מזון פגומים. זאת, למרות שהנתונים זמינים במערכות ניהול המלאי של הקמעונאים ולאורך שרשרת האספקה בכל רגע נתון עבור עד 30,000 פריטי מזון שונים, מתוכם כמעט 3,000 מוצרי מזון טריים.
לאחר שניתחו והבינו את האתגר, בנו המדענים ב-
IBM מערכת המסוגלת לזהות באופן אוטומטי נתונים ממגוון מקורות, להציב אותם בהקשר הרלוונטי ולהציגם באופן מובן ונוח לשימוש. הכול במטרה לקצר את הזמן הנדרש לזהות את הפריטים החשודים ביותר כמקורות זיהום בתוך זמן קצר במיוחד. המערכת משלבת מידע קמעונאי ומידע של יצרנים וסיטונאי מזון יחד עם נתונים המגיעים מרשויות הבריאות אודות מקרי תחלואה באזורים גיאוגרפיים מוגדרים. כך, ניתן לבחון את תפוצת פריטי המזון החשודים ולהצליב את הנתונים האלה עם נתוני התחלואה.
האלגוריתם של יבמ לומד כל דו"ח תחלואה חדש ומבצע חישוב ושקלול מעודכן לגבי ההסתברות לזיהום בכל סוג מזון, שעלול לגרום לתחלואה הזאת. האפשרות לחיזוי אנליטי על בסיס מיקום, תוכן והקשר, מקדמת ומאיצה את תהליכי הזיהוי של דפוסים והקשרים החבויים בין מקורות המידע השונים, באמצעות הצלבה ראשונה מסוגה בין נתוני מסחר קמעונאי ובין נתונים ממערכות בריאות.
יבמ משתפת עתה פעולה עם לקוחותיה בתחום שירותי הבריאות והמסחר הקמעונאי על מנת להרחיב את אב-הטיפוס הראשון של המערכת, תוך התמקדות בפריטי מזון הנמכרים מדי שבוע בסופרמרקטים ברחבי ארה"ב.
המערכת מתמודדת עם בעיה מוכרת היטב במחלות המועברות באמצעות מוצרי מזון: המחלה אינה מופיעה בכל החולים במועד מסוים אחד אלא פזורה בציר הזמן, על פי רגע השימוש בפועל במוצר הנרכש במרכול. כיום, נדרשים לעתים שבועות וחודשים לזיהוי מחוללי מחלות כאלה ולעתים אף נותרות המחלות בלתי מוסברות. ככל שאפשר יהיה לקבל את המידע הרלוונטי מחברות הקמעונאות אפשר יהיה לשפר משמעותית את ההתמודדות עם התופעה.
