Google исследует очаги заболеваний

В современном обществе вопрос о необходимости обеспечения пищевой безопасности наиболее актуальный вопрос здравоохранения. Лучший способ обеспечить безопасность населения – это предотвращение появления вспышек заболеваний, связанных с пищевыми продуктами. Так как количество населения в городах постоянно растет, количество вновь открываемых заведений общественного питания, также опережает все другие сферы бизнеса по скорости увеличения капитала.

Команда создателей системы контроля за безопасностью системы общественного питания.

Задачу взялись решать заокеанские ученые из Гарвардской школы общественного здравоохранения США им. Т.Х. Чана (Harvard T.H. Chan School of Public Health). Школа общественного здравоохранения Гарварда объединяет экспертов из многих дисциплин.

Миссия Гарвардской школы общественного здравоохранения: обучение новых поколений мировых лидеров здравоохранения и создания мощных идей, которые улучшают жизнь и здоровье людей во всем мире.

Являясь сообществом ведущих ученых, педагогов и студентов, специалисты Гарвардской школы общественного здравоохранения, работают совместно, чтобы внедрять инновационные идеи из лаборатории в жизнь людей - не только делать научные прорывы, но и работать над изменением индивидуального поведения, государственной политики и практики здравоохранения.

Каждый год более 400 преподавателей в Гарвардской школе им. Т.Х. Чана обучают очно 1000 студентов со всего мира и тренируют тысячи людей через курсы онлайн-обучения. Данное образовательное учреждение было основано в 1913 году как школа медицинских работников Гарварда-Массачусетского технологического института.

В этот раз ученые Гарвардской школы общественного здравоохранения  обнародовали данные исследований, проведенных совместно с компанией Google, которые были посвящены разработке новой системы мониторинга за очагами возникновения заболеваний, связанных с пищевыми продуктами.

Новая компьютерная модель, которая использует компьютерное обучение, индивидуальные и объединенные данные поиска и местоположения пользователей Google, оказалась значительно более точной в медицинских исследованиях в сравнении со стандартными методиками контроля.

Принцип работы новой системы мониторинга.

Гарвардская школа и Google мониторинг пищи

Интернет-методика, разработанная Гарвардской школой здравоохранения, позволяет получать обратную связь от потребителей продуктов, более оперативно, чем при получении данных от организаций общественного питания (кафе, ресторанов) и проверяющих органов.

Полученные данные показывают, что новая модель обнаружения потенциально опасных пищевых инфекций и прочих заболеваний связанных с пищевыми продуктами наиболее полно сможет выявлять упущения в области безопасности пищевых продуктов в реальном времени.

«Заболевания, связанные с продуктами питания, являются распространенными,  требуют дорогостоящего лечения и ежегодно приводят тысячи американцев в отделения неотложной помощи. Эта новая методика, разработанная компанией Google, может помочь ресторанам и местным отделениям здравоохранения быстрее находить проблемы, прежде чем они смогут перерасти в более серьезную проблему общественного здравоохранения», - сказал автор методики мониторинга Ashish Jha, KT Li профессор медицины в Гарвардской Школе и директор Гарвардского Глобального Института Здоровья.

Первые данные об исследовании опубликованы в онлайн-издании npj Digital Medicine 6 ноября 2018 года.

Одна из частых проблем здравоохранения.

Болезни пищевого происхождения - это достаточно распространенная  проблема в США. Как до настоящего времени происходило обнаружение проблемы?

В ресторанах, организациях фаст-фуда и местных отделах здравоохранения для определения вспышки пищевого заболевания привлекалась информация от потребителей. Система мониторинга в этом случае заключалась в стандартной схеме работы отделов здравоохранения с жалобами потребителей

Такой метод сейчас достаточно медленный и громоздкий, что часто приводит к задержкам своевременной реакции на вспышку пищевого заболевания и способствует дальнейшему распространению болезни.

Чтобы противостоять этим недостаткам, исследователи корпорации Google разработали модель мониторинга появления пищевых заболеваний с интеллектуальным обучением совместно со специалистами Гарварда.

Первоначально, поисковая модель фиксации очагов вспышек пищевых заболеваний проверялась в Чикаго и в Лас-Вегасе.

Принцип работы методики мониторинга очагов заболеваний, связанных с пищевой продукцией

Как работает система поиска очагов пищевых заболеваний?

Первоначально классифицируются поисковые запросы, которые могут указывать на болезни пищевого происхождения. Примеры подобных запросов: «судороги в желудке» или «диарея».

Затем модель интеллектуального мониторинга болезней использует обобщенные и агрегированные данные истории местоположения поискового запроса. Информация поступает со смартфонов пользователей. Таким способом учета данных происходит определение ресторанов, которые недавно посещались людьми.

В каждый городской отдел здравоохранения был дан список ресторанов, которые были определены моделью мониторинга очагов заболеваний, как потенциальные источники болезней пищевого происхождения.

Затем в эти рестораны были направлены медицинские инспекторы, хотя они не знали, была ли их инспекция вызвана этой новой моделью или стала причиной обычной жалобы на качество пищи.

Кроме использования новой методики мониторинга, по-прежнему отделы здравоохранения продолжали следовать своим обычным процедурам проверки.

Выводы исследования с помощью новой методики мониторинга очагов заболеваний пищевого происхождения

В Чикаго, где модель была развернута в период с ноября 2016 года по март 2017 года, система мониторинга пищевых заболеваний явилась инициатором  для проведения 71 проверки.

Исследование показало, что уровень небезопасных ресторанов, среди выявленных системой мониторинга, составил 52,1% по сравнению с 39,4% среди проверок, вызванных системой, основанной на жалобах.

Исследователи отметили, что Чикаго имеет одну из самых передовых программ мониторинга в стране и уже использует методы интеллектуального анализа в социальных сетях, но эта новая модель оказалась более точной в определении ресторанов, в которых были нарушения безопасности пищевых продуктов.

В Лас-Вегасе модель была развернута в период с мая по август 2016 года. По сравнению со стандартными инспекциями, проведенными отделом здравоохранения, новая система мониторинга пищевых заболеваний показала более высокую точность определения небезопасных ресторанов.

Когда исследователи сравнили результаты работы новой модели мониторинга с обычными инспекциями отделов здравоохранения в Лас-Вегасе и Чикаго, они обнаружили, что общий показатель небезопасных, обнаруженных моделью, составил 52,3%, тогда как общий показатель обнаружения небезопасных ресторанов посредством обычных проверок в Чикаго и Лас-Вегасе, составил 22,7%.

Интересным фактом исследования оказалось, что в 38% всех случаев, выявленных новой моделью мониторинга, ресторан, потенциально вызывающий болезни пищевого происхождения, не был самым последним из тех, ресторанов, который посещал пользователь. Анализ полученных системой ключевых слов от пользователей, позволил сделать именно такой вывод.

Авторы новой системы мониторинга заболеваний говорят о важности данного факта. Все предыдущие исследования показали, что люди склонны обвинять последний ресторан, который они посетили, и поэтому могут подать жалобу на предприятие, которое фактически не имеет нарушений в работе.

По словам авторов, клинически болезни, связанные с пищевыми продуктами, могут иметь инкубационный период, при котором они не проявляют себя, до 48 часов или даже дольше. Только намного позже непосредственного воздействия, клиент организации общественного питания может обнаружить у себя характерные для пищевого заболевания симптомы.

Новая модель мониторинга за очагами пищевых заболеваний превзошла эффективность стандартных проверок, основанных на жалобах и регулярные проверки ресторанов органами здравоохранения.

С точки зрения определения точной локализации, масштабности заболевания и точности определения времени заражения, интеллектуальная модель мониторинга  показала намного более эффективные результаты по сравнению с традиционными методами.

Это совсем не значит, что прежние методики не совершенны и должны быть отменены. Исследователи отметили, что интеллектуальная модель определения очагов пищевых заболеваний лучше всего будет использоваться в качестве дополнения к существующим методам, используемым отделами здравоохранения.

При использовании данного новшества существующая система здравоохранения сможет более точно определять приоритеты проверок и проводить внутренние оценки безопасности пищевых продуктов.

Более быстрые и своевременные ответы на возможные вспышки заболеваний, обеспечат улучшение показателей общественного здоровья в целом.

От эффективности работы новой модели мониторинга могут выиграть не только надзорные органы, но и сами предприятия общественного питания. Многие   небольшие и средние рестораны не могут себе позволить дорогостоящее содержание сотрудников службы безопасности, которые бы обеспечивали постоянный контроль качества получаемых товаров и готовой продукции.

В данном случае система мониторинга за предприятиями общественного питания поможет обеспечить необходимые условия безопасности продукции, благодаря применению современных методов мониторинга и анализа данных.

«В этом исследовании мы только что затронули поверхность того, что возможно в области эпидемиологии машинного обучения. Мне нравится аналогия с работой доктора Джона Сноу, отца современной эпидемиологии, которому в 1854 году пришлось идти от двери к двери в центре Лондоне, спрашивая людей, откуда они взяли воду, чтобы найти источник вспышки холеры. Сегодня мы можем использовать онлайн-данные для проведения эпидемиологических наблюдений почти в режиме реального времени с возможностью значительного улучшения общественного здравоохранения самым своевременным и экономичным способом», - сказал Евгений Габрилόвич, старший научный сотрудник Google и соавтор исследования.

Остается интересным вопрос насколько быстро данная система мониторинга распространиться и на другие города США, а потом и всего мира. Будем наблюдать за продолжением развития исследований в данной области.

Источник информации: eurekalert.org (английская версия материала)