L'IA che prevede un'intossicazione alimentare

Google e la Harvard University hanno elaborato un modello in grado di stabilire in quali ristoranti la qualità del cibo servito lascia a desiderare.

Nel caso fosse necessaria un’ennesima dimostrazione concreta di come l’analisi delle informazioni raccolte da piattaforme e servizi online possa risultare utile per la collettività, si guardi alla nuova iniziativa portata avanti da Google in collaborazione con la Harvard University: mira alla creazione di un modello in grado di stabilire da quali ristoranti è meglio girare al largo se non ci si vuole imbattere in problemi di salute. In altre parole, un’IA che esaminando i dati relativi alle query digitate sul motore di ricerca e incrociandoli con la cronologia dei luoghi visitati, genera in output un elenco di locali in cui la qualità delle pietanze servite potrebbe lasciare parecchio a desiderare.

Sintomi e ristoranti

Il sistema è stato messo alla prova nelle città di Chicago e Las Vegas. Sono stati presi in considerazione termini come “stomach cramps” e “diarrhea”. Nel caso di una corrispondenza tra il momento in cui sono state effettuate le ricerche e la visita a un ristorante, ecco emergere la possibilità che il problema sia stato generato dal cibo servito. Per valutarne l’efficacia sono stati inviati ispettori in alcuni locali indicati dal modello e in altri invece frutto di un’indagine condotta raccogliendo feedback da parte dei clienti: oltre la metà di quelli suggeriti dall’IA (52,1% a Chicago e 52,3% a Las Vegas) è risultato essere soggetto a problematiche di tipo sanitario, mentre le percentuale scende sensibilmente per i controlli effettuati con metodi di routine (39,4% a Chicago e 22,7% a Las Vegas).

Stando al ricercatore Evgeniy Gabrilovich, uno degli autori del progetto, un sistema di questo tipo potrebbe costituire un approccio replicabile in altri ambiti inerenti l’epidemiologia. I potenziali benefici vanno dunque ben oltre l’evitare il rischio di imbattersi in piatti contenenti cibi dannosi per la salute. L’impiego dell’IA potrebbe riflettersi in un risparmio sui conti pubblici operando come mezzo di prevenzione, individuando ad esempio in modo tempestivo la causa scatenante di un’epidemia, ponendovi rimedio prima che il problema possa arrivare ad estendersi su larga scala.

Salute: IA e prevenzione

Tornando all’iniziativa di Google, descritta in un articolo pubblicato su npj Digital Medicine, emerge un altro dato interessante: sebbene le persone tendano ad attribuire la responsabilità di un malore all’ultimo ristorante in cui sono state, nel 38% dei casi la colpa è invece risultata essere di uno visitato in precedenza. Ciò significa che un buon numero di cucine dalle quali provengono i piatti dannosi per la salute rimarrebbe escluso dai controlli se ci si basasse solo ed esclusivamente sulle lamentele dei clienti. Questo perché, dal punto di vista clinico, un’intossicazione alimentare o altre patologie legate al cibo possono attendere latenti anche oltre 48 ore prima di manifestarsi con sintomi apprezzabili.

Anche in questo caso il sistema non va interpretato come uno strumento destinato a rimpiazzare i più tradizionali metodi d’indagine, bensì in qualità di un ausilio utile a migliorarne e a incrementarne l’efficacia. In prospettiva, un approccio simile alla risoluzione delle problematiche connesse alla salute potrebbe avere ripercussioni potenzialmente positive anche sulle casse pubbliche. Come diceva qualcuno, prevenire è meglio che curare, anche nell’era dell’intelligenza artificiale.

Fonte: npj Digital Medicine

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