La IA en la Seguridad Alimentaria: Predecir, Rastrear y Prevenir Brotes por Intoxicaciones alimentarias

La inteligencia artificial (IA) está siendo utilizada en varias formas en la investigación de microorganismos en los campos médico, farmacéutico y alimentario. Por ejemplo, en el campo alimentario se utiliza especialmente en los aspectos relacionados con la seguridad alimentaria para detectar patógenos alimentarios y para predecir brotes de enfermedades transmitidas por alimentos y en la producción de alimentos para optimizar la fermentación y otros procesos biológicos utilizados en la producción de alimentos y bebidas.

La Seguridad Alimentaria y la IA

La IA está en la capacidad de predecir los brotes de enfermedades transmitidas por los alimentos, a través de varias estrategias:

Minería de Datos y Análisis Predictivo: puede analizar grandes volúmenes de datos de salud pública, datos climáticos, datos de redes sociales y otros datos relevantes para identificar patrones y tendencias que pueden indicar un brote de enfermedad transmitida por alimentos. Por ejemplo, un aumento en las menciones de ciertos síntomas en las redes sociales puede ser una señal temprana de un brote.

Machine Learning: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser entrenados para predecir brotes basándose en datos históricos. Estos modelos pueden tener en cuenta una variedad de factores, incluyendo la ubicación, la temporada, el tipo de alimento implicado, y otros factores.

Análisis Genómico: puede analizar rápidamente los datos genómicos de los patógenos alimentarios, identificando la fuente de un brote y predecir su propagación.

Sistemas de Alerta Temprana: Al integrar los datos en tiempo real de varias fuentes, puede proporcionar alertas tempranas de posibles brotes, permitiendo una respuesta más rápida y efectiva.

¿Cómo la IA puede rastrear los lotes contaminados?

Rastrea lotes contaminados de alimentos hasta encontrar la fuente original de la contaminación, para ello realiza como mínimo los siguientes pasos:

1.       Recolección de Datos: se recogen datos sobre el brote, a través de informes de enfermedades de individuos que han consumido el alimento, datos de laboratorio que muestran la presencia de patógenos en muestras de alimentos, y datos de trazabilidad que muestran la ruta que siguió el alimento desde su origen hasta el consumidor, utilizando diversas fuentes de datos confiables.

2.       Análisis de Datos:  se utilizan algoritmos de aprendizaje automático podría identificar correlaciones entre los informes de enfermedad y los lotes de alimentos específicos, buscando patrones de comportamiento y tendencias. Paralelamente se utilizan algoritmos de datos de secuenciación genómica para comparar las cepas de patógenos encontradas en los alimentos y en los pacientes enfermos, lo que podría ayudar a confirmar la fuente de la contaminación.

3.       Rastreo Hacia Atrás:  identificado un lote de alimentos sospechoso, se realiza el rastreo de ese lote hasta su origen, verificación de los registros de trazabilidad del fabricante, datos de los distribuidores mayoristas o minoristas que manejaron el alimento. Con toda esta información la IA puede ayudar a automatizar los procesos e identificar rápidamente la fuente de la contaminación.

4.       Predicción y Prevención: mediante modelos matemáticos y algoritmos específicos se puede predecir futuros brotes y que se debe tener en cuenta para prevenirlos. Estos modelos predictivos identifican los tipos de alimentos, las condiciones de procesamiento o los lugares de origen que tienen un mayor riesgo de contaminación, ayudando a las entidades a tomar medidas preventivas.

¿Cómo hacer la recolección efectiva de los datos de calidad?

El paso crucial para que funcione la IA en un modelo de Seguridad Alimentaria se centra en la recolección de los datos, ya sean estos estructurados o no estructurados y en la calidad de los datos, por lo cual la información para que sirva debe por lo menos cumplir con las siguientes características:

Consistencia: se debe asegurar que los datos se recogen y se registran de manera consistente. Esto requiere que sea realizado por personal capacitado y que los procesos estén estandarizados.

Precisión: igualmente se debe verificar la precisión de los datos siempre que sea posible, lo que implica la comprobación de los datos contra otras fuentes o la utilización de técnicas de validación de datos.

Completitud: se recogen todos los datos relevantes disponibles. Los datos incompletos o sesgados afectan la precisión de los análisis

Actualidad: los datos deben ser lo más actuales posible para reflejar con precisión la situación actual.

Privacidad: en el levantamiento de la información se deben manejar las leyes que regulan la privacidad de la información.

¿De dónde obtener datos de calidad?

Toda la información que alimente el sistema de IA de Seguridad Alimentaria debe ser veraz, por eso lo mejor es utilizar fuentes oficiales, fuentes de las empresas productoras del alimento, gremios, laboratorios acreditados y cualquier otra fuente reconocida como pueden ser, entre otras:

·       Sistemas de Gestión de la Cadena de Suministro (SCM): proporcionan datos detallados sobre la producción, el procesamiento, la distribución y la venta de alimentos. Información sobre las fechas de producción y envío, las ubicaciones de los proveedores y los puntos de venta, y los lotes de productos específicos.

·       Sistemas de Información Geográfica (GIS): Estos sistemas proporcionan datos espaciales que pueden ayudar a rastrear los alimentos desde su origen hasta el consumidor.

·       Sistemas de Informes de Salud Pública: proporcionan datos sobre los informes de enfermedades relacionadas con los alimentos, que pueden ser cruciales para identificar un brote y rastrearlo hasta su origen.

·       Redes Sociales y Medios de Comunicación: Los datos de las redes sociales y los medios de comunicación pueden proporcionar alertas tempranas de un brote de enfermedad transmitida por alimentos. También pueden proporcionar información valiosa sobre los alimentos y las ubicaciones asociadas con los informes de enfermedades.

Para organizar los datos no estructurados, sería adecuado utilizar técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático. Esto puede incluir la extracción de entidades (como los nombres de los alimentos y las ubicaciones) y la clasificación de los textos (como los informes de enfermedades y las reseñas de alimentos en las redes sociales).

Para garantizar la calidad de los datos, es importante tener procedimientos estandarizados para la recopilación de datos y para verificar la precisión de los datos recopilados. Además, los datos deben ser almacenados y gestionados de manera efectiva para garantizar que sean fácilmente accesibles para el análisis.

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser entrenados para identificar patrones y tendencias en los datos que pueden indicar un brote de enfermedad transmitida por alimentos, mientras que el procesamiento del lenguaje natural puede ser utilizado para analizar los textos y extraer información relevante.

Estudios de Seguridad Alimentaria

Algunas entidades han realizado estudios de seguridad alimentaria utilizando la IA ya sea en la recolección de datos o en el análisis de datos para obtener información que los ayude en la prevención de nuevos brotes, tal es el caso del :

·       El Proyecto de Vigilancia de Enfermedades Transmitidas por Alimentos de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC), también conocido como FoodNet, recopila datos de 10 estados de EE.UU sobre enfermedades transmitidas por alimentos para ayudar a rastrear las tendencias a lo largo del tiempo y atribuir enfermedades a fuentes específicas.

·       La Organización Mundial de la Salud (OMS) y la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO) han trabajado juntas para desarrollar la Red Internacional de Autoridades de Seguridad Alimentaria (INFOSAN), que recopila y comparte información sobre incidentes de seguridad alimentaria a nivel mundial.

Es importante señalar que, aunque la IA tiene un gran potencial en el campo de la seguridad alimentaria, también hay grandes desafíos. Los datos de salud pública pueden ser incompletos o inexactos, y los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser tan buenos como los datos en los que se entrenan. Además, la predicción de brotes de enfermedades transmitidas por alimentos también depende de factores humanos, como las prácticas de manipulación de alimentos y las políticas de salud pública

La IA y la tecnología de blockchain puede ser un recurso valioso para rastrear lotes contaminados de alimentos y encontrar la fuente original de la contaminación, así como para mejorar la trazabilidad en la cadena de suministro.

¿Que hace la IA en la Producción de alimentos?

En cuanto a la producción de alimentos la IA puede ayudar a mejorar los procesos con datos, especialmente en el campo de la microbiología predictiva, estableciendo modelos de crecimiento microbiano en diferentes matrices de alimentos con diferentes parámetros como puede ser el pH, la humedad, la temperatura la actividad acuosa etc., lo que se traduce en que la industria de alimentaria pueda diagnosticar los problemas de deficiencia en la calidad, contaminación cruzada, o los problemas de los equipos que alberguen microorganismos difíciles de eliminar.

En la producción de alimentos procesados, la IA puede ser utilizada para automatizar el proceso de inspección de alimentos. Por ejemplo, las imágenes de los alimentos pueden ser analizadas por algoritmos de aprendizaje automático para detectar anomalías que podrían indicar la presencia de patógenos o contaminantes. Esto puede ayudar a identificar problemas de seguridad alimentaria más rápidamente y con mayor precisión que los métodos de inspección manual.

Igualmente puede ayudar a mejorar la trazabilidad realizando el seguimiento desde la materia prima, recolección transporte y demás, más todo el proceso de producción desde su recepción en planta hasta el embalaje y despacho a diferentes sitios, monitorear la cadena de frío durante todo el transporte e incluso monitorear parámetros fisicoquímicos durante el transporte prolongado, todo esto para asegurar la inocuidad alimentaria.

En la trazabilidad pueden recopilar y gestionar datos sobre el origen y el recorrido de los alimentos a través de la cadena de suministro. Estos sistemas pueden ser de gran ayuda para rastrear y prevenir los brotes de enfermedades transmitidas por alimentos.

Otros usos de la IA en la Seguridad Alimentaria

Las aplicaciones son muy variadas y pueden ir desde la utilización de los datos para validar los Planes HACCP, el análisis de riesgos en la formulación por el uso de diferentes ingredientes, aditivos y otros materiales utilizados para la preparación del alimento. Mantenimiento del sistema de calidad, entre otros, hasta ser utilizada la información del control de calidad para detectar productos defectuosos o alimentos que no cumplan especificaciones, todo mediante el uso de algoritmos entrenados para este fin.

Con dispositivos de IoT podemos hacer seguimiento en tiempo real en el proceso de producción para detectar cualquier problema potencial.

Estos dispositivos de IoT también pueden ser utilizados en la agricultura de precisión para optimizar el crecimiento de los cultivos. Los sensores pueden recopilar datos en tiempo real sobre las condiciones de crecimiento, como la luz, la temperatura, la humedad, la calidad del suelo, etc. Estos datos luego pueden ser analizados por algoritmos de aprendizaje automático para ajustar las condiciones de crecimiento y maximizar el rendimiento del cultivo, minimizando al mismo tiempo el uso de recursos como el agua y los fertilizantes. Esto no solo mejora la eficiencia de la producción de alimentos, sino que también puede ayudar a reducir el impacto ambiental.

Al utilizar sensores se pueden recopilar una amplia variedad de datos en tiempo real, incluyendo temperatura, humedad, presión, pH, y otros parámetros que pueden afectar la seguridad y la calidad de los alimentos.

El uso de visión computacional puede ayudar no solo en las inspecciones de calidad, donde mediante cámaras de alta resolución junto con algoritmos de visión computacional pueden inspeccionar los alimentos en la línea de producción para detectar defectos físicos, como deformaciones en frutas y verduras o huesos en productos cárnicos. También se puede utilizar para detectar contaminantes visibles.

En la clasificación de los alimentos, la visión computacional puede ayudar a clasificar por forma, tamaño, color u otras variables que se introduzcan, este tipo de procedimientos es muy útil en la industria de frutas y verduras donde los productos pueden ser clasificados por su madurez y calidad.

También se pueden entrenar algoritmos de aprendizaje automático para detectar anomalías en las imágenes de los alimentos que podrían indicar la presencia de microorganismos patógenos o contaminantes de diferentes tipos.

En la parte de investigación y desarrollo puede ayudar a innovar encontrando nuevas combinaciones nutricionales que sean más saludables, menos adición de químicos, mejor sabor y textura en los alimentos, nuevas presentaciones del alimento y muchas más cosas que se podrían estar mejorando.

¿Pero por qué no se ha desarrollado la IA en todas las industrias de alimentos?

Mi opinión muy personal, es que la implementación es todo un reto para la industria, para quienes manejan la producción, la calidad, el mercadeo, la investigación y desarrollo y todos los demás departamentos que tenga cada empresa:

1.       Se necesita un cambio hacia la digitalización de la información no solo de los sistemas sino de las personas, para aceptar la ayuda de la IA y ver que estas tecnologías hacen más fácil los procesos.

2.       Se necesita mejorar la recolección de los datos, para que sea más eficiente el uso de la IA sobre datos estructurados, los datos como dije antes deben ser de calidad y veraces. Los algoritmos que se implementen van a ser tan buenos como la calidad de los datos que se le suministren.

3.       Adopción de la IA por parte de las entidades de control y de la normatividad estandarizada

4.       Temor a los costos de las tecnologías, realmente los costos no son altos, el mayor costo está en el cambio de mentalidad de las personas de análogas a digitales. Hoy en día se consiguen programas gratuitos y algoritmos de código abierto, que pueden ser utilizados inicialmente mientras se evoluciona en la transformación digital, para luego crear programas específicos para el manejo de la producción y de la seguridad alimentaria.

Finalmente, estoy convencida que la inteligencia artificial tiene un potencial increíble para revolucionar la seguridad alimentaria, desde la predicción y rastreo de brotes de enfermedades transmitidas por alimentos hasta la mejora de los procesos de producción y la recolección eficaz de datos de calidad. Sin embargo, la adopción de la IA en la industria alimentaria presenta desafíos, como la necesidad de digitalización de la información, la mejora de la recolección de datos, la adopción por parte de las entidades reguladoras y el costo de las tecnologías. A pesar de estos desafíos, está claro que la adopción de la IA en la seguridad alimentaria es no solo posible, sino necesaria para garantizar la salud y el bienestar de la población mundial