Sztuczna inteligencja w wykrywaniu ognisk zakażeń – nowe podejście UKHSA do bezpieczeństwa żywności

Brytyjska Agencja Bezpieczeństwa Zdrowia (UKHSA) bada potencjał sztucznej inteligencji (AI) w identyfikacji i monitorowaniu ognisk zakażeń związanych z chorobami przenoszonymi drogą pokarmową. Nowe podejście może uzupełnić tradycyjne metody epidemiologiczne, przyspieszając wykrywanie zagrożeń zdrowotnych.

Nowe technologie w walce z ogniskami zakażeń

UKHSA prowadzi badania nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji do analizy treści internetowych, w tym recenzji restauracji, w celu wykrywania sygnałów wskazujących na potencjalne ogniska zakażeń. Eksperci ocenili różne modele AI pod kątem ich skuteczności w identyfikacji tekstów zawierających informacje o objawach typowych dla chorób przenoszonych przez żywność, takich jak biegunka, wymioty czy bóle brzucha.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w tym obszarze może pomóc w monitorowaniu przypadków chorób, które nie są formalnie zgłaszane do systemu nadzoru epidemiologicznego. Według danych Food Standards Agency (FSA), każdego roku w Wielkiej Brytanii dochodzi do około 2,4 mln zachorowań na choroby związane z patogenami przenoszonymi przez żywność. Spośród nich 16 400 przypadków wymaga hospitalizacji, a około 180 osób umiera. Koszty związane z tymi chorobami szacuje się na 10,4 miliarda funtów rocznie.

Wyzwania związane z analizą danych

Chociaż sztuczna inteligencja może pomóc w wykrywaniu trendów wśród niezdiagnozowanych przypadków chorób, analiza danych z recenzji restauracji wiąże się z pewnymi ograniczeniami.

Badacze UKHSA zwrócili uwagę na kilka kluczowych wyzwań:

• Dostęp do aktualnych danych – wykorzystanie AI w nadzorze epidemiologicznym wymaga dostępu do bieżących danych z recenzji i mediów społecznościowych.
• Problemy językowe – slang, błędy ortograficzne i regionalne różnice w nazewnictwie mogą utrudniać analizę treści.
• Błędne przypisywanie źródeł zakażenia – inkubacja patogenów trwa od kilku godzin do kilku dni, co może prowadzić do sytuacji, w której konsumenci niesłusznie łączą objawy choroby z ostatnim spożytym posiłkiem.

W badaniu przeanalizowano recenzje z bazy Yelp Open Dataset. Spośród 3000 losowo wybranych opinii, epidemiolodzy UKHSA ręcznie oznaczyli 1148 jako związane z dolegliwościami żołądkowo-jelitowymi. Jednak badanie wykazało, że jedynie niewielka część żywności spożywanej przez konsumentów pochodzi z lokali gastronomicznych, co może ograniczać skuteczność tej metody w pełnym obrazie sytuacji epidemiologicznej.

Wsparcie dla tradycyjnych metod nadzoru

Mimo ograniczeń technicznych, naukowcy uważają, że AI może stanowić uzupełnienie dla tradycyjnych metod wykrywania ognisk epidemicznych. Profesor Steven Riley, dyrektor ds. danych w UKHSA, podkreślił, że wdrożenie tej technologii mogłoby znacząco przyspieszyć identyfikację źródeł zakażeń, pomagając w ograniczaniu dalszego rozprzestrzeniania się chorób.

„Korzystanie z AI w ten sposób może pomóc nam w identyfikacji źródeł większej liczby ognisk zakażeń przenoszonych przez żywność, wspierając tradycyjne metody epidemiologiczne i zmniejszając liczbę zachorowań. Konieczne są jednak dalsze badania, zanim wprowadzimy te techniki do rutynowego nadzoru nad chorobami przenoszonymi drogą pokarmową” – powiedział Riley

Rozszerzenie nadzoru nad chorobami zakaźnymi

Oprócz testowania AI w wykrywaniu ognisk epidemicznych, UKHSA wprowadza także nowe regulacje dotyczące zgłaszania chorób zakaźnych. Od 6 kwietnia 2025 r. lekarze w Anglii będą zobowiązani do raportowania ośmiu dodatkowych chorób, w tym bliskowschodniego zespołu oddechowego (MERS), grypy odzwierzęcej oraz choroby Creutzfeldta-Jakoba.

Równocześnie laboratoria diagnostyczne będą musiały zgłaszać obecność dziesięciu nowych patogenów, w tym norowirusa, wirusa zapalenia mózgu przenoszonego przez kleszcze (TBEV) oraz bakterii z rodzaju Yersinia.

Nowe przepisy mają na celu wzmocnienie krajowego systemu nadzoru epidemiologicznego i umożliwienie szybszego reagowania na pojawiające się zagrożenia zdrowotne.

Podsumowanie

Badania UKHSA nad zastosowaniem sztucznej inteligencji w wykrywaniu ognisk zakażeń przenoszonych przez żywność mogą przyczynić się do ulepszenia systemu nadzoru epidemiologicznego w Wielkiej Brytanii. Chociaż analiza recenzji restauracji może dostarczyć cennych informacji, metoda ta wiąże się z wyzwaniami, które wymagają dalszego dopracowania.

Z kolei rozszerzenie listy chorób i patogenów podlegających obowiązkowemu zgłaszaniu to kolejny krok w stronę skuteczniejszej ochrony zdrowia publicznego. Integracja nowych technologii z tradycyjnymi metodami nadzoru epidemiologicznego może w przyszłości umożliwić szybsze reagowanie na zagrożenia oraz lepszą ochronę konsumentów przed chorobami przenoszonymi przez żywność.

Źródło: https://www.gov.uk/government/news/ai-could-help-detect-and-investigate-foodborne-illness-outbreaks

https://www.gov.uk/government/news/expansion-of-mandatory-disease-reporting-requirements