图片来源：Pixabay
美国食品药品监督管理局（FDA）每年都要召回数百种食品，比如藏有蓝色塑料块的包装饼干，被沙门氏菌污染的墨西哥玉米卷调味料，或是掺了铅的咖喱粉。发出召回通知可能需要数月时间，但现在，研究人员提出了一种方法，可以快速跟踪这一过程，更早实现检测并最终加快召回速度。
人们越来越多地在网上购买食品和香料，且倾向于对他们在网上购买的产品进行评论——这对食品安全官员来说就像面包屑一样，他们可以由此查出有害健康的产品，该系统正是基于这一现象而建立的。
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研究人员将2012至2014年间FDA召回的食品与亚马逊网站上对相同产品的评论进行了关联，然后，他们训练机器学习算法来区分对召回食品和未被召回食品的评论。
经过训练的算法成功预测出了四分之三的FDA召回食品，还发现了可能不安全食品相关的另外20,000条评论——其中大部分从未被召回。这些结果已被刊登在《美国医学信息学协会期刊·开放》（JAMIA Open）上。
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世界卫生组织（WHO）估计，全球每年因受污染食品而患病的人多达6亿，超过40万人因此不幸去世。“因此，拥有能够让我们更快检测到这种情况，并有望更快调查和召回的工具，不仅对美国有益，对全世界其他国家也都大有用处。”这项研究的作者、来自美国波士顿大学（Boston University）的伊莱恩·恩索西（Elaine Nsoesie）说道。
她还补充了一点：被召回的产品也能得到五星好评。所以仅靠评分是无法反映令人作呕的产品全貌的，不幸的是，布丁安不安全，吃了才知道。
翻译：阿金
审校：王昱
引进来源：科学美国人
本文来自：中国数字科技馆
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