IBM nutzt Big Data gegen Nahrungsmittelvergiftungen

8. Juli 2014, 14:03
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Big Blue entwickelt eine Methode, um die Ausbreitung kontaminierter Lebensmittel frühzeitig zu erkennen.

Big Blue entwickelt eine Methode, um die Ausbreitung kontaminierter Lebensmittel frühzeitig zu erkennen.
Forscher der Johns Hopkins und Purdue Universität entwickelten mithilfe von IBM ein System, dass die Ursache von Lebensmittelvergiftungen schnell und zuverlässig entdecken soll. Mithilfe von "predictive analytics", also statistischer Analyse von Datensätzen zur Vorhersage, will die IBM-Erfindung Leben retten und Geld sparen. Konkret rechnet Big Blue mit Einsparungen an Spitalkosten und weggeworfenen Lebensmittel um die 80 Milliarden Dollar pro Jahr.
Die Ursache von verbreiteten Nahrungsmittelvergiftungen wird normalerweise zu spät herausgefunden. Bei der deutschen HUS-Epidemie 2011, wurde die Ursache, Sojasprossen, erst zwei Monate nach der ersten Lebensmittelvergiftung bestätigt. Das Produkt sei bereits abgepackt, verkauft, gegessen und bei überschrittenem Ablaufdatum weggeworfen worden. Die Epidemie war bereits vorbei.
Die neue Soft- und Hardware analysiert die Inventare von Detailhändlern und gleicht diese mit Daten des deutschen Bundesamts für Risikobewertung ab. Bei einer Demonstration wurde die Ursache der oben genannten Epidemie untersucht. Nach nur zehn Vorfällen, konnte das System mit über 95-Prozentiger Wahrscheinlichkeit die Sojasprossen als Quelle der Vergiftungen denunzieren.
Für diese Leistung werden die Inventarlisten der Detailhändler benötigt. Diese existieren bereits, man müsse nur die Detailhändler überreden können, die Listen zu teilen, so die Forscher. Der Rechner fertige dann für die Produkte Epidemie-Modelle. So könne das System bereits nach wenigen Vorfällen die statistisch wahrscheinlichste Ursache erkennen. Für die Demonstration, errechnete das System 60'000 Epidemie-Modelle und verfolgte dabei 600 Produkte mit echten Verkaufszahlen von deutschen Detailhändlern. (csi)

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