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¿Se puede tener un mejor sistema de vigilancia de seguridad alimentaria basado en el análisis de datos?

Desde hace unos meses estoy involucrado en rediseñar el sistema de vigilancia de seguridad alimentaria.

¿Por qué un nuevo sistema?

En la actualidad el gasto en vigilancia es considerable, pero está bastante fragmentado, los ayuntamientos responsables de los controles oficiales deciden que muestras tomas, hay poca coordinación nacional respecto al muestreo del tipo de alimentos y se pierde valor estadístico y de análisis para llegar a conclusiones. Además, está basado casi exclusivamente en los tradicionales análisis de laboratorio que en la mayoría de los casos solo confirman riegos conocidos y cuando ya es demasiado tarde, es decir, el producto ya ha llegado al consumidor.

¿Y qué va a ser diferente?

La idea es desarrollar un sistema de vigilancia que esté basado en los modelos de inteligencia que usa la policía o servicios de inteligencia: escanear, identificar señales que puedan indicar algo anormal o fuera de lo común, seleccionar aquellas señales que son relevantes, compartir esas señales con partes interesadas como el sector agroalimentario o los consumidores los cuales pueden tomar acciones, evaluar y aprender del proceso y comenzar de nuevo.

El objetivo es que el nuevo sistema no solo nos dé garantías de que el sector de la alimentación funciona correctamente, pero que además nos identifique donde puede haber problemas, y que así sirva para decidir estrategias futuras de seguridad alimentaria, enfocar los controles oficiales a aquellos sectores o productos de alimentación donde pueda haber algún problema, y que sirva para adecuar cuanto antes la legislación agroalimentaria que normalmente va bastante atrasada respecto a las innovaciones tecnológicas y riesgos emergentes.

¿Y cuáles son los elementos principales de la nueva plataforma de vigilancia?

Queremos que se base en el análisis, triangulación y correlación de múltiples fuentes de datos que en principio pudieran no tener nada en común. Por ejemplo, relacionar datos del comercio de cierto alimento, con su precio en el mercado, con las condiciones climáticas que puedan afectar a su producción o a las materias primas que lo componen y así poder identificar señales que indiquen alguna anomalía. Imaginemos una gran sequía en California que afecta a la cosecha de almendras, su precio se eleva excesivamente y los volúmenes de importación cambian o como resultado crece el comercio de otro fruto seco. El análisis coordinado de esos factores pueden alertar sobre una posible sustitución de almendras por otro fruto seco más barato (cacahuetes) que si no se declara correctamente en la etiqueta podría generar problemas de alergias con serias consecuencias para los consumidores.

¿Y cómo lo estamos llevando a cabo?

Pues hemos decidido seguir un sistema poco tradicional. En vez de decidir como será la nueva plataforma de vigilancia alimentaria vamos a ir probando diferentes alternativas, aprender de los errores, y volver a intentarlo. Seguimos los principios de “pensar a lo grande, ir paso a paso, cometer errores y aprender deprisa”.

Hemos empezado a realizar estudios que denominamos “pruebas de concepto”. Los dos primeros han sido sobre la posible adulteración de aceite de oliva y tratar de comprender cuando las infecciones por vibrios en moluscos y crustáceos pudieran ser un problema en el Reino Unido.

Para los dos ejercicios hemos creado equipos de expertos en la materia y en el análisis de datos y los hemos desarrollado en sendos “hackathons” de dos días de duración cada uno. Estas fotos son de esos días.

 

 

En solo dos días y con datos de brotes de vibrios, temperatura y salinidad del agua de mar en Estados Unidos y Reino Unido o datos de producción e importación de moluscos y crustáceos hemos conseguido crear modelos que predicen cuando en el Reino Unido, en base a diferentes niveles de emisiones de gases de efecto invernadero, se pueden alcanzar temperaturas en el agua del mar que pudieran suponer un problema de infecciones por vibrios. Hemos identificado tipos de moluscos y crustáceos importados, países de origen, si vienen de aguas frías o templadas y en base a ello poder crear un sistema de vigilancia de vibrios más efectivo y adaptado al riesgo de salud pública.

Los resultados han sido más prometedores que lo que esperábamos con estos primeros ejemplos. Hemos aprendido mucho, desde cómo organizar los “hackathons” para aprovechar el tiempo disponible al máximo, lo importante que es tener al experto en la materia y al analista de datos trabajando juntos, hemos descubierto fuentes de datos abiertas que desconocíamos y hemos creado tableros de datos, con mapas, modelos, etc. que podemos aplicar a otros alimentos y posibles riesgos.

Uno de los mayores retos es convencer a nuestros colegas para trabajar de un modo diferente, haciendo mayor y mejor uso de fuentes de datos diferentes. Estos primeros ejemplos también han servido para romper algunas de esas barreras. En breve comenzaremos con otros estudios analizando importaciones de productos alimentarios o como de eficaces son los controles oficiales en discriminar correctamente entre establecimientos que cumplen con la legislación y los que no lo hacen relacionando resultados de inspecciones oficiales con brotes de toxiinfecciones o datos en redes sociales.

Con la cantidad de datos disponibles y las posibilidades que las nuevas tecnologías como el “internet de las cosas” proporcionando innumerables fuentes de datos, muchas de ellas cada vez más abiertas, se abren delante de nosotros nuevas posibilidades para crear sistemas de vigilancia de la seguridad de alimentos capaces de dar mayores garantías a los consumidores y de predecir más rápido y mejor posibles riesgos emergentes.

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¿Está obsoleto el actual modelo de control oficial de alimentos? (2) - El Blog de Javier Domínguez
¿Está obsoleto el actual modelo de control oficial de alimentos? (2) - El Blog de Javier Domínguez
19/11/2018 11:36

[…] con los trabajos sobre la revisión de sistema de vigilancia de alimentos del que ya os hable en un post […]

Toni Colom
Toni Colom
02/03/2018 13:17

Javier esto es muy interesante.
A veces, cuando te enfrentas a algo por ti desconocido (algoritmos de machine learning) encuentras muchas referencias de persona con la misma preocupación.
Estamos en un proyecto de investigación para la innovación del control oficial, ( Ingles https://youtu.be/kaIP7qxBa1g , Español https://youtu.be/XqnTuRYz1ME) y me gustaría poder hacer benchmarking contigo, entre otras cosas porque estamos en contacto con el RATING team de la FSA. Gracias

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