No suele ser plato de buen gusto acudir a un restaurante y acabar en urgencias por una intoxicación. En muchas ocasiones, identificar el causante del problema de salud puede ser un asunto bastante delicado. Sin embargo, una prestigiosa universidad y una de las mayores compañías tecnológicas del mundo están uniendo esfuerzos para combatir ese agujero gracias a la ayuda de las máquinas.

Una inteligencia alimentaria

Un estudio llevado a cabo por investigadores de Google y Harvard, y que está disponible para quien quiera consultarlo en la página web del medio de comunicación Nature, nos muestra un modelo de machine learning que permitiría detectar intoxicaciones alimentarias en tiempo real. El nombre del modelo es FINDER, acrónimo de Foodborne IllNess DEtector in Real time, que se traduciría como Detector de intoxicación alimentaria en tiempo real.

Los restaurantes tendrán un enemigo en la IA. Unsplash
El modelo requiere la participación voluntaria de los usuarios

El sistema utilizaría la localización de los usuarios, que quieran compartir sus datos, y contrastan búsquedas del tipo Cómo aliviar el dolor de estómago con los restaurantes que hayan visitado recientemente. Por último, para cada restaurante, se calcularía la proporción de personas que pasaron por el mismo y después mostraron síntomas de intoxicación. El modelo ha sido ideado a partir de un caso real en el siglo XIX, de un sujeto llamado John Snow, que buscó el origen de un brote de cólera investigando de dónde provenía el agua que consumían los afectados.

El director del Instituto de Salud Global de Harvard, Ashish Jha, ha declarado que:

Las intoxicaciones alimentarias son comunes, costosas y llevan a Urgencias a miles de americanos cada año. Esta nueva técnica, desarrollada por Google, puede ayudar a los restaurantes y los departamentos de salud locales a encontrar problemas de manera más rápida, antes de que se conviertan en problemas de salud pública.