{"id":38022,"date":"2019-02-14T11:00:06","date_gmt":"2019-02-14T10:00:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/?p=38022"},"modified":"2019-02-14T10:56:52","modified_gmt":"2019-02-14T09:56:52","slug":"finder-un-modelo-de-machine-learning-disenado-por-google-y-la-universidad-de-harvard-que-detecta-restaurantes-con-riesgos-sanitarios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/finder-un-modelo-de-machine-learning-disenado-por-google-y-la-universidad-de-harvard-que-detecta-restaurantes-con-riesgos-sanitarios\/","title":{"rendered":"FINDER, un modelo de machine learning dise\u00f1ado por Google y la Universidad de Harvard que detecta restaurantes con riesgos sanitarios"},"content":{"rendered":"<div class='anuncio_patrocinado_post' style='margin-bottom:0;' onclick='click_banner_patrocinador()'>\n<div onclick='click_banner_patrocinador_nombre(\"elTenedor\")'>\n<script language=\"JavaScript\">\nvar image = 'http:\/\/www.diegocoquillat.com\/wp-content\/themes\/smart-mag\/images\/img_banners\/Patrocinador-Articulo-ElTenedor.jpg'\nvar link = 'https:\/\/www.theforkmanager.com\/es\/?cc=Ref_Banner_DiegoCoquillat&utm_source=DiegoCoquillat&utm_medium=banner&utm_campaign=Ref_Email_DiegoCoquillat'\ndocument.write(\"<A ONCLICK=\\\"ga('send', 'event', '', 'click', 'medio')\\\" target='_blank'  HREF=\"+ link +\" >\");\ndocument.write(\"<IMG SRC=\"+ image +\" border='0'><\/A>\");\n<\/script>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>Uno de los motivos que m\u00e1s reticencias despiertan entre la poblaci\u00f3n a la hora de comer fuera de casa es la posible falta de higiene en el restaurante visitado. Aunque el miedo es completamente infundado, pues como se ha visto una y otra vez en los ensayos de bacteriolog\u00eda las cocinas de los restaurantes son m\u00e1s as\u00e9pticas que las de los hogares, s\u00ed es comprensible que la clientela se sienta as\u00ed, al fin y al cabo no tiene forma de supervisar que la preparaci\u00f3n de comida se est\u00e9 realizando acorde a las normas de seguridad alimentaria vigentes.<\/p>\n<p>Estas preocupaciones podr\u00edan esfumarse de un plumazo si la nueva tecnolog\u00eda desarrollada por los investigadores de la compa\u00f1\u00eda <a href=\"https:\/\/www.glassdoor.com\/Reviews\/mountain-view-reviews-SRCH_IL.0,13_IC1147431.htm\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Mountain View<\/a> y de la <a href=\"https:\/\/www.hsph.harvard.edu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Escuela de Salud P\u00fablica T. H. Chan<\/a> de la Universidad de Harvard llegase al p\u00fablico.<\/p>\n<p>En el reciente estudio publicado en la revista <a href=\"https:\/\/www.nature.com\/npjdigitalmed\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>npj Digital Medicine<\/em><\/a> y titulado como \u00abAprendizaje de m\u00e1quina epidemiol\u00f3gico: detecci\u00f3n en tiempo real de enfermedades de transmisi\u00f3n alimentaria a escala\u00bb, Adam Sadilek, Ashish Jha y compa\u00f1\u00eda presentaban la <strong>herramienta FINDER (detector de enfermedades de transmisi\u00f3n alimentaria en tiempo real)<\/strong> capaz de emplear informaci\u00f3n de b\u00fasquedas y de ubicaci\u00f3n para alertar sobre restaurantes potencialmente peligrosos.<\/p>\n<figure id=\"attachment_39152\" aria-describedby=\"caption-attachment-39152\" style=\"width: 702px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/Ashish-Jha-Harvard-T.H.-Chan-School-of-Public-Health.jpg\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-39152 size-full\" src=\"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/Ashish-Jha-Harvard-T.H.-Chan-School-of-Public-Health.jpg\" alt=\"El autor para correspondencia, Ashish Jha, profesor K. 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Li de Salud Global de la Escuela de Salud P\u00fablica T. H. Chan y director del Instituto de Salud Global de Harvard destacaba algunas de las posibles aplicaciones de este nuevo avance tecnol\u00f3gico. Entre ellas se cuentan el <strong>ahorro en sanidad<\/strong> que se obtiene al evitar miles de entradas en las salas de emergencias de los hospitales del mundo (y en especial en EE. UU., \u00e1mbito de desarrollo de la utilidad), y la ayuda y <strong>soporte prestado a restaurantes y inspectores de sanidad para detectar y solucionar problemas<\/strong> de forma m\u00e1s r\u00e1pida y eficaz.<\/p>\n<p>\u00bfC\u00f3mo funciona el sistema? Pues muy f\u00e1cil. Todo se basa en los <a href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Macrodatos\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">macrodatos<\/a> agregados gracias a los usuarios de terminales m\u00f3viles que permiten el acceso a su posicionamiento v\u00eda GPS e historial de b\u00fasquedas. De esta manera <strong>el <em>software<\/em> puede interpretar b\u00fasquedas posteriores a la visita de un local<\/strong> que pudieran indicar que el cliente ha contra\u00eddo una enfermedad de transmisi\u00f3n alimentaria. Por ejemplo: \u00abC\u00f3mo aliviar el dolor de est\u00f3mago\u00bb, \u00abEfectos de la comida en mal estado\u00bb, \u00abMedicinas contra la diarrea\u00bb.<\/p>\n<p>Para discernir entre las coincidencias anecd\u00f3ticas y las tendencias significativas, los datos hallados son <strong>contrastados con los de otros comensales<\/strong>. Cuando entre toda la informaci\u00f3n recopilada comienza a emerger un patr\u00f3n, entonces se puede asegurar que existe un problema de salubridad en el local objeto de estudio con un nivel de confianza muy alto. La detecci\u00f3n se realiza con una <strong>precisi\u00f3n del 85%<\/strong>.<\/p>\n<figure id=\"attachment_39155\" aria-describedby=\"caption-attachment-39155\" style=\"width: 702px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/FINDER-a-machine-learning.jpg\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-39155 size-full\" src=\"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/FINDER-a-machine-learning.jpg\" alt=\"De estos, un 52.3% presentaron deficiencias en materia de salubridad e higiene. Un valor que duplica el promedio en las inspecciones realizadas motu proprio por las agencias de inspecci\u00f3n y que sumaron m\u00e1s de 10 000 investigaciones.\" width=\"702\" height=\"336\" srcset=\"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/FINDER-a-machine-learning.jpg 702w, https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/FINDER-a-machine-learning-300x144.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 702px) 100vw, 702px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-39155\" class=\"wp-caption-text\"><a style=\"font-size: 17px;\" href=\"https:\/\/www.dailymail.co.uk\/sciencetech\/article-6364867\/Google-algorithm-monitors-searches-spot-restaurants-food-poisoning.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dailymail UK<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<p>Para medir dicho valor se usaron dos ciudades de EE. UU., Las Vegas y Chicago. FINDER gener\u00f3 una lista de restaurantes que potencialmente podr\u00edan estar provocando enfermedades y malestar a los clientes. Dicho listado fue, acto seguido, proporcionado a las autoridades inspectoras competentes, las cuales <strong>investigaron 61 casos propuestos por FINDER en la ciudad del estado de Nevada, y 71 en la meg\u00e1polis de Illinois<\/strong>.<\/p>\n<p>De estos, <strong>un 52.3% presentaron deficiencias en materia de salubridad e higiene<\/strong>. Un valor que duplica el promedio en las inspecciones realizadas <em>motu proprio<\/em> por las agencias de inspecci\u00f3n y que sumaron m\u00e1s de 10 000 investigaciones.<\/p>\n<p>FINDER super\u00f3 con creces las inspecciones motivadas por las quejas de los propios clientes en todos los aspectos: precisi\u00f3n, escala y latencia. La causa de que esto sea as\u00ed, seg\u00fan los investigadoras que firman el art\u00edculo, es que \u00abla gente tiende a culpar el \u00faltimo restaurante que han visitado y de esta manera es probable que se entreguen hojas de reclamaci\u00f3n en el restaurante que no es\u00bb, algo que est\u00e1 adecuadamente documentado en la bibliograf\u00eda cient\u00edfica preexistente.<\/p>\n<figure id=\"attachment_39156\" aria-describedby=\"caption-attachment-39156\" style=\"width: 702px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/impacto-economico.jpg\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-39156 size-full\" src=\"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/impacto-economico.jpg\" alt=\"En cualquier caso existe una mejora patente respecto a otros sistemas que se apoyan en el minado de datos. Si se compara FINDER con el modelo usado en Chicago, que extrae quejas directamente desde Twitter, el nuevo modelo inform\u00e1tico es un 68% m\u00e1s efectivo. Parte de la culpa reside, no obstante, en la red social, que se ha ganado a pulso la mala fama por las quejas y disputas que en ella tienen lugar.\" width=\"702\" height=\"336\" srcset=\"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/impacto-economico.jpg 702w, https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/impacto-economico-300x144.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 702px) 100vw, 702px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-39156\" class=\"wp-caption-text\"><a style=\"font-size: 17px;\" href=\"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/segun-un-estudio-una-intoxicacion-alimentaria-en-un-restaurante-puede-llegar-a-costarle-2-2-millones-de-euros\/#prettyPhoto\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">DiegoCoquillat.com<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<p>El sistema no est\u00e1 libre de limitaciones, una de las m\u00e1s importantes es que el aprendizaje de m\u00e1quina o <a href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Aprendizaje_autom%C3%A1tico\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">machine learning<\/a> solo presenta informaci\u00f3n valiosa despu\u00e9s de que haya pasado un intervalo de tiempo dilatado, el equivalente al periodo de incubaci\u00f3n de los pat\u00f3genos o de aparici\u00f3n de los primeros s\u00edntomas.<\/p>\n<p>En cualquier caso existe una <strong>mejora patente respecto a otros sistemas que se apoyan en el minado de datos<\/strong>. Si se compara FINDER con el modelo usado en Chicago, que extrae quejas directamente desde Twitter, el nuevo modelo inform\u00e1tico es <strong>un 68% m\u00e1s efectivo<\/strong>. Parte de la culpa reside, no obstante, en la red social, que se ha ganado a pulso la mala fama por las quejas y disputas que en ella tienen lugar.<\/p>\n<p>El potencial de la herramienta no se limita \u00fanicamente al sector de la restauraci\u00f3n, FINDER se podr\u00e1 adaptar en el futuro para hacer <strong>seguimientos muy dispares que sin duda tendr\u00e1n efectos muy positivos sobre la sociedad<\/strong>. Lo esperamos con ansias.<\/p>\n\n\n<div class=\"kk-star-ratings kksr-auto kksr-align-left kksr-valign-bottom\"\n    data-payload='{&quot;align&quot;:&quot;left&quot;,&quot;id&quot;:&quot;38022&quot;,&quot;slug&quot;:&quot;default&quot;,&quot;valign&quot;:&quot;bottom&quot;,&quot;ignore&quot;:&quot;&quot;,&quot;reference&quot;:&quot;auto&quot;,&quot;class&quot;:&quot;&quot;,&quot;count&quot;:&quot;2&quot;,&quot;legendonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;readonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;score&quot;:&quot;3.5&quot;,&quot;starsonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;best&quot;:&quot;5&quot;,&quot;gap&quot;:&quot;5&quot;,&quot;greet&quot;:&quot;Rate this post&quot;,&quot;legend&quot;:&quot;3.5\\\/5 - (2 votos)&quot;,&quot;size&quot;:&quot;24&quot;,&quot;width&quot;:&quot;99&quot;,&quot;_legend&quot;:&quot;{score}\\\/{best} - ({count} {votes})&quot;,&quot;font_factor&quot;:&quot;1.25&quot;}'>\n            \n<div class=\"kksr-stars\">\n    \n<div class=\"kksr-stars-inactive\">\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"1\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"2\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"3\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"4\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"5\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n    \n<div class=\"kksr-stars-active\" style=\"width: 99px;\">\n            <div class=\"kksr-star\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n<\/div>\n                \n\n<div class=\"kksr-legend\" style=\"font-size: 19.2px;\">\n            3.5\/5 - (2 votos)    <\/div>\n    <\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>FINDER es un software que interpreta datos GPS y de b\u00fasquedas para detectar en tiempo real restaurantes con problemas de seguridad alimentaria.<\/p>\n","protected":false},"author":16,"featured_media":39157,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[25],"tags":[2189,2190,1959,33],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/38022"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/users\/16"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=38022"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/38022\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":39160,"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/38022\/revisions\/39160"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/media\/39157"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=38022"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=38022"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=38022"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}