本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映了作者的观点，不一定反映《大众科学》的观点
2011年夏季，欧洲各地的蔬菜种植户都受到了影响，当时一场食源性疾病爆发，引发了人们对欧洲种植的沙拉食材安全性的广泛担忧。俄罗斯甚至禁止从欧盟进口所有新鲜蔬菜。德国罗伯特·科赫研究所的爆发调查开始约21天后，宣布豆芽是罪魁祸首，但经济损失已经造成，更不用说由此造成的疾病和死亡。现在，一组IBM研究人员及其同事开发了一种可能更快识别罪魁祸首食物的方法，希望能挽救生命和金钱。
公共卫生部门会追踪食源性疾病病例，但识别出罪魁祸首食物及其来源可能具有挑战性。IBM研究人员开发的方法将公共卫生病例报告与食品产品销售数据相结合，以识别可能受污染的产品。
IBM科学家詹姆斯·考夫曼说：“问题是，我们是否可以利用零售商（如超市）已经收集的数据。”他领导了IBM、约翰·霍普金斯大学和德国联邦风险评估研究所之间的研究合作。
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考夫曼和他的同事使用真实的一组食品销售数据和模拟的疫情信息测试了该方法。仅使用50份食源性疾病病例报告，识别特定罪魁祸首产品的平均成功率就超过80%。即使需要更少的病例报告，也能生成一小群极有可能包含罪魁祸首产品的产品。在实际情况下，可以对这组产品进行测试，以缩小范围，锁定罪魁祸首产品。
考夫曼说：“它只会为调查人员提供更多信息，并让他们有望更快地介入。”
改进该方法的后续步骤包括研究“噪音”或不相关的病例报告的影响，这些报告在研究模拟中不存在。在实际情况中，一些食源性疾病报告将与疫情相关，并有助于识别罪魁祸首产品，而另一些报告可能是无关的病例。
考夫曼认为，将该方法应用于实际的疫情情景也可能需要公私合作。超市和其他零售商将必须愿意向公共卫生官员提供他们的销售数据，以便官员可以将这些数据与食源性疾病病例报告相结合。由于疫情可能会给罪魁祸首方以外的公司造成经济损失（正如2011年所显示的那样），也许私营企业会发现这种合作关系是值得的。