Tecnología para prevenir violaciones sanitarias en locales de comida en Chicago

Chicago, una ciudad con casi tres millones de personas y más de 15.000 establecimientos de comida, tiene menos de tres docenas de inspectores que se encargan la supervisión anual de los mismos. El 15%, en promedio, comete algún tipo de violación fundamental.

Tener una infracción, puede aumentar drásticamente las probabilidades de que un restaurante pueda propagar una enfermedad transmitida a través de los alimentos. Por tal razón es importante desplegar programas de identificación de locales que no cumplan con las regulaciones sanitarias mínimas.

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La aplicación de un programa piloto, utilizando una plataforma de análisis predictivo, logró optimizar procesos de inspección de alimentos en la ciudad.

El programa fue ejecutado  por el Departamento de Innovación y Tecnología de Chicago junto con el Departamento de Salud Pública y la participación de asociaciones de investigación.

La plataforma de intercambio abierto de datos que utiliza la ciudad reunió información procedente de las inspecciones realizadas, datos de servicios, información sobre el clima, criminalidad, entre otros para fortalecer el modelo.

En el procesamiento y análisis de los datos se encontraron variables predictivas: historia previa de violaciones críticas, posesión de una licencia de expendio de alcohol, consumo de tabaco dentro del establecimiento, tiempo operativo del establecimiento, tiempo transcurrido desde la última inspección, ubicación del establecimiento, basura, quejas sobre saneamiento, robos cercanos y temperatura promedio elevada.

El uso de la plataforma de análisis predictivo permitió descubrir infracciones críticas, en un promedio de tiempo significativamente menor comparado con el tiempo que hubiese tomado si hubieran utilizado el procedimiento de inspección tradicional.

Los resultados tienen implicaciones no sólo para Chicago, sino para las ciudades en cualquier lugar del mundo  que deseen optimizar los procesos de inspección aplicando la analítica avanzada.

Fuente: http://datasmart.ash.harvard.edu/news/article/delivering-faster-results-with-food-inspection-forecasting-631

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