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這里是科學美國人——60秒科學系列，我是克里斯托弗·因塔格里塔。
美國食品藥品監督管理局（簡稱FDA）每年都要召回數百種食品。比如藏有大塊藍色塑料的餅干零食包、受沙門氏菌污染的墨西哥卷餅調料或含鉛咖喱粉。
從發現問題到宣布召回可能會耗時數個月之久。但現在研究人員想出了一種方法，可以快速開展這一過程，從而實現早期檢測，最終加快召回速度。
該系統依靠的是人們越來越多地在網上購買食物和調料這一事實。人們傾向于為網購產品寫評論——這對發現危險產品的食品安全官員來說，就像面包屑一樣。
研究人員將2012年至2014年FDA召回的食品，與亞馬遜網站上對應產品的評論聯系起來。之后，他們訓練機器學習算法，區分被召回產品的評論和未被標記產品的評論。
經過訓練的算法預測FDA召回產品的準確率能達到75%。他們還識別了另外2萬條可能不安全食品的評論，而這些食品從未被召回過。研究結果發表在《美國醫學信息學協會期刊》上。
世界衛生組織估計，全球每年有6億人因受污染食品患病，超過40萬人因此而死亡。“所以，擁有能讓我們更快發現問題并有望加速調查和召回的工具，不僅對美國有利，對世界其他國家同樣有利。”該研究的作者、波士頓大學的伊蓮·恩索西說到。
她提出了一個警告：即使是被召回產品也依然能獲得五星好評。因此，僅憑星評無法講述整個令人患病的故事。不幸的是，食物好不好，只有吃過才知道。
謝謝大家收聽科學美國人——60秒科學。我是克里斯托弗·因塔利亞塔。
譯文為可可英語翻譯，未經授權請勿轉載！
