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谷歌算法实时监控食物中毒关键词 及时标记不卫生餐馆 靠Ta放心吃吃吃?

研究者在2016-2017年期间,在芝加哥和拉斯维加斯对系统进行测试,结果是:FINDER认定的餐厅不安全的可能性,是现有方法认定餐厅的3.1倍。

来源:前瞻网
发布时间:11天前 阅读量:237063 评论量:0 收藏量:0

谷歌正与哈佛大学合作开发一种算法,分析谷歌搜索结果,找出哪些餐厅可能存在食品安全问题,很快,谷歌就能告诉你:哪些餐厅可能会令你食物中毒!

研究人员说,它能在“接近实时”情况下标记出可能的危险因素。他们创建了基于机器学习的算法来,识别不安全的餐馆,训练它寻找特定的搜索词和位置数据。这种模型被称为实时食源性疾病探测器(FINDER)。

这种算法,会把包含特定词的搜索结果分类,如“胃痉挛”或“腹泻”,然后,使用匿名的、聚合的用户智能手机的位置历史数据,确定搜索这些术语的人最近访问过哪些餐厅。

为测试算法有效性,研究人员向实际的健康检查人员提供了餐厅名单,包括有食品安全问题的餐厅,和消费者投诉的餐厅。

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健康检查人员没有被告知哪些被算法识别,哪些收到消费者的投诉。

研究者在2016-2017年期间,在芝加哥和拉斯维加斯对系统进行测试,取得了积极结果:FINDER认定的餐厅不安全的可能性,是现有方法认定餐厅的3.1倍,这比客户投诉更有效。

哈佛大学T.H. Chan公共卫生学院在声明中说,在精确度、规模和潜伏期方面,新模式优于基于投诉的检查和常规检查。

谷歌此算法还能预测病人何时去世。

此前,谷歌创造某种AI,声称在预测住院病人是否会在入院24小时后死亡方面,AI准确率达95%,比传统模式好10%。

为进行预测,软件使用的数据包括患者种族、年龄、性别、诊断记录、实验室结果和生命体征。

它的强大之处在于,包含了以前认为机器无法获取的数据,比如埋藏在PDF文件中的医生笔记,或在旧图表上的乱涂乱画。

除了死亡,AI还能预测在30天内意外再次入院和住院时间。

系统仍处于起步阶段,但谷歌相信,有一天它会被用来提前更长时间预测死亡。

为测试这个系统,谷歌获得约22万名成年人的“去识别”数据,他们之间的数据点超过460亿。

研究这些数据后,AI能够识别出哪些词和结果最接近。

虽然这些结果还未得到验证,但谷歌声称,它比传统模型有巨大改进。

研究人员称,最大的好处是系统能使用所有类型的数据,这种搜索算法可按照卫生部门现有方法识别食源性疾病餐厅。

“研究中,我们只触及了机器学习流行病学领域中可能存在的问题的表面,”谷歌资深研究人员埃夫金尼·加布里洛维奇说。

“我们可以利用在线数据几乎实时地进行流行病学观察,从而可能以既及时又节约成本的方式显著改善公共卫生状况。”

免责声明:本文来自天天在线新闻客户端自媒体,不代表天天在线的观点和立场。
王东_CQKLCX
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