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ソース：https://www.gov.uk/government/news/ai-could-help-detect-and-investigate-foodborne-illness-outbreaks

UKHSA（UK Health Security Agency）：イギリス健康安全保障局

イギリス健康安全保障局（以後 UKHSA）は、オンラインレストラン論評から症状や食べ物への言及を分析することで、食中毒の発生を検出するAIを研究しています。

ニュース記事
差出人：イギリス健康安全保障庁
公開：2025年3月14日

UKHSAは、科学者による食中毒の発生の検出や調査支援に人工知能(AI)が果たすことができる役割を研究しています。

新しい研究でUKHSAの専門家は、オンラインレストラン論評のテキストを検出して分類する能力についてさまざまなタイプのAIを評価しました。これは、いつの日か食中毒の発生を特定し、調査の対象を絞るために使用できる可能性があります。

食中毒性胃腸(GI)疾患は、通常、嘔吐や下痢として現れますが、英国社会における健康に大きな負担をかけており、毎年何百万人もの人々が体調を崩しています。しかし、消化管疾患のほとんどの症例は正式に診断されていないと推定されています。

UKHSAの技術専門家や科学者は、さまざまな大規模言語モデルを検討し、下痢、嘔吐、腹痛などの消化器疾患に関連する可能性のある症状や、人々が食べていると報告するさまざまな種類の食品に関する情報について、数千のオンライン論評を広範囲に情報収集する能力を評価しました。

UKHSAの科学者たちは、このような方法で情報を収集することがいつの日か日常的になり、現在のシステムでは捕捉できない消化管疾患の発生率に関するより多くの情報や、潜在的な供給源や原因に関する重要な手がかりが得られると考えています。

しかし、この調査では、特にリアルタイムデータの利用において最初に克服すべき方法に関する重要な課題が浮き彫りになりました。

この方法を利用して、人々が食べた食品の種類や病気に関連している可能性のある食品に関する一般的な情報を収集することは可能ですが、どの特定成分やその他の要因に関連している可能性があるかを判断することは困難です。また、つづりの変化や俗語の使用も潜在的な課題として特定されたほか、人々が自分の病気を特定の食事のせいだと誤解することも判明しました。

UKHSAの最高データ責任者であるSteven Riley教授は、次のように述べています。

“私たちは、疾病監視を強化するための新しく効果的な方法を常に模索しています。”

“このようにAIを使用することで、従来の疫学的方法と組み合わせて、より多くの食中毒の可能性のある発生源を特定し、より多くの人々が病気になるのを防ぐのにすぐに役立つ可能性があります。”

“これらの方法を食中毒の発生に取り組むための日常的な手法に採用する以前に、さらなる作業が必要です。”

これまでも、AIがこのようにレストランの論評評価にどのように役立つかを検討する研究が行われてきましたが、UKHSAの最新の研究では、さらに一歩進んで、病気の発生を特定するのに役立つ可能性のある用語や言語について、はるかに詳細なリストを調べています。

本作業は、公衆衛生内でさまざまなタスクを実行するためのAIのUKHSA 評価の一部になっています。
3,000件以上の論評が収集され、フィルタリングされた後、疫学者によって手動で注釈が付けられました。
論評は潜在GI関連のキーワードの包括的なリストを含むものをフィルタリングし、関連する症状についてさらに調査しました。
頭痛、発熱、呼吸器症状などの症状は、消化器疾患に十分に特異的ではないため、注釈が付けられていませんでした。

概要はここまで■