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Tecnologia e Test

Le community e i motori di ricerca specifici – come TripAdvisor o Yelp – che prevedono commenti e recensioni dei clienti possono essere di grande aiuto nell’identificazione precoce delle infezioni alimentari, e in futuro questo tipo di strumenti con ogni probabilità acquisirà un peso sempre maggiore. Questa la conclusione di uno studio pubblicato sul Journal of the American Medical Informatics Association dai bioinformatici del Department of Computer Science della Columbia University di New York, che hanno effettuato un iniziale bilancio di un programma specifico lanciato nel 2012.

In quell’anno, infatti, il team ha elaborato un programma capace di individuare, tra le recensioni dei clienti della community Yelp (presente anche in Italia), le segnalazioni relative a tossinfezioni alimentari di singole persone, oppure di gruppi di clienti nei ristoranti di New York. Dal momento dell’attivazione, il sistema ha identificato  8.523 casi di infezioni e dieci focolai di crisi potenzialmente pericolosi, tra oltre 13 mila post analizzati. Ma soprattutto – ciò che più conta – lo strumento social si è rivelato più veloce e affidabile rispetto a quelli tradizionali, che prevedono una segnalazione al Department of Health and Mental Hygiene. Nel primo anno di attività, infatti, solo il 3% delle tossinfezioni rivelate dal programma della Columbia è stato segnalato agli organi competenti  tramite i sistemi classici. Questo perché soprattutto i giovani ricorrono molto ai social, commentano, scrivono, e non sono altrettanto propensi a riferire ai centri di salute pubblica eventuali incidenti, nonostante ogni anno negli Stati Uniti i decessi per contaminazioni del cibo siano più di 3 mila, e i casi di infezione 48 milioni.

La tendenza è in atto non solo nel caso delle infezioni alimentari: secondo una recente stima le prime segnalazioni di epidemie, per esempio influenzali, avvengono ormai per il 70% dei casi tramite social. Anche per questo, visti gli ottimi risultati ottenuti a New York, gli autori stanno ora elaborando nuovi algoritmi che permettano di inserire social come Twitter, al momento escluso.

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