（博谈网记者郑典编译报道）据《Engadget》2018年11月6日（周二）报道：Google model identifies restaurants that could give you food poisoning
谷歌可以很快告诉你哪些餐馆更有可能让你食物中毒，这要归功于一种能够近乎实时地识别食品安全漏洞的算法。谷歌与哈佛大学的研究人员合作，在芝加哥和拉斯维加斯测试了机器学习模型，以识别用户搜索查询，如“胃痉挛”或“腹泻”，然后从用于进行这些搜索的智能手机，将其与保存的位置历史数据交叉引用，特别是最近访问过的食品企业。
然后卫生检查员被送往许多餐馆：一些餐馆认为谷歌的模型可能不安全，而其它餐馆则通过传统方法确定，例如消费者投诉，而检查员不知道是哪些。
当研究人员将该模型与拉斯维加斯和芝加哥卫生部门的例行检查进行比较时，他们发现该模型检测到的两个城市不安全餐馆的整体比率为52.3%，而通过例行检查检测不安全餐馆的整体比率这两个城市的比例为22.7%。
研究报告的共同作者、谷歌研究科学家Evgeniy Gabrilovich表示，该模型可以在解决持续存在的食源性疾病问题方面发挥重要作用。他说：“在这项研究中，我们刚刚在机器学习流行病学领域中揭开了一点面纱。”
“我把这个类比作现代流行病学之父约翰·斯诺博士的作品，他在1854年不得不在伦敦市中心挨家挨户地询问人们从哪里取水来找到霍乱疫情的来源。今天，我们可以使用在线数据近乎实时地进行流行病学观察，并有可能以及时和具有成本效益的方式显着改善公共卫生。”
