En la actualidad los controles sanitarios son mucho más constantes y estrictos que en años anteriores; sin embargo, en algunos restaurantes es recurrente que se presenten casos de intoxicación.
No siempre estos supuestos pueden ser atribuidos a los establecimientos, en muchas ocasiones puede ser responsable la cadena de producción y suministro. Por ello, para prevenir este tipo de situaciones un grupo de investigadores de Google y de Chan School of Public Heaith de Harvard han desarrollado un modelo de aprendizaje automático que localizaría “establecimientos conflictivos”.
Su nombre es Foodborne Illness Dectector in Real Time o Finder, ello porque busca identificar en tiempo real cualquier tipo de intoxicación alimentaria a gran escala. Lo que realiza el modelo es un cruce de registros de búsquedas vinculados con problemas de salud relacionados con la alimentación, historial de visitas y ubicaciones.
El modelo trata de analizar qué restaurante puede ser el causante de la molestia, lo cual no es sencillo pero al intervenir la inteligencia artificial se vuelve posible porque retoma diferentes variables como son los historiales de búsquedas de los usuarios, reseñas, quejas y demás.
Al efectuar el proceso de datos de muchos usuarios y presentarse la problemática en una misma zona, la inteligencia artificial identifica muy fácilmente el restaurante que origina el mal estado de salud de los comensales al estar contaminada la comida. Pero todo ello depende de la cantidad de información con la que se provee al modelo, eso sin entrar en debate la cuestión de la privacidad de la información y el menoscabo en la imagen de los establecimientos.
