食物安全成了全球社會的議題，尤其在大中華地區。食物中毒事件爆發，必須要盡快尋找源頭搗截，但卻往往是最花時間。IBM 研究人員發表最新論文，從食物銷售、社區等數據，可將尋找源頭時間，從數星期減至數小時。
IBM Almaden研究中心日前在 ACM 的學術期刊《Sigspatial Journal》發表論文：From Farm to Fork: How Spatial-Temporal Data can Accelerate Foodborne Illness Investigation in a Global Food Supply Chain，解釋他們的大數據分析方法，快速鎖定源頭。
他們將出事地區鄰近超市、食品店銷售的產品資料、產品在貨架上的週期、食用地點、可能藉此被散佈的病原體等數據，結合了時間、位置等資訊，找出最可能造成食物中毒的產品，作為進一步檢驗時的順序參考，便能加速尋找病原並控制減低食物中毒的擴散。
以往的大型食物中毒事件調查可能要花上數星期才能找到源頭，再去控制病程，過程便有更多人受感染，醫療和社會成本造成負擔。IBM 研究人員稱，研究模型有可能從 10 宗患者病歷和行為數據中，快速在數小時內將病毒源頭縮小至 12 個可能範圍以內。12 個可能性，比以往更容易控制，不只從可能的數字尋找源頭，亦可警告市民不要食用可疑食物，有助控制病情擴散。
