嗅出人工智能在过敏原检测中的优势

将近 3300 万美国人至少患有一种食物过敏症，这已成为一个日益严重的公共健康问题¹。50%以上的成年人曾经历过严重的食物过敏反应，而这一比例在儿童中仅略有下降（40%^）2。甚至危险的过敏性食物反应在 2007 年至²⁰¹⁶ 年间增加了 377%3。

“九大"（牛奶、鸡蛋、坚果、花生、小麦、大豆、鱼、贝类和芝麻）是导致大多数过敏反应的原因，因此需要更高级别的过敏原标签和食品安全措施。随着越来越多的人受到日益严重的过敏反应的影响，人工智能（AI）进入了食品生产流程，以提高过敏检测的准确性、速度和可靠性。

为什么要进行人工智能和过敏原检测

过敏症和食物敏感症的增加很可能是多种因素造成的，但其结果是医疗成本增加、食品安全法规更加严格，以及对无过敏产品的需求增加。人类的生产规程根本无法满足为数十亿人安全生产、测试和分发安全食品所需的极高灵敏度和极快速度。

人工智能可以识别最微量的痕量元素，大规模分析庞大的数据集，预测污染风险，并降低人为失误造成破坏的可能性。

人工智能如何提高过敏原检测的准确性

通过生物传感器、红外线、成像系统以及基于机器学习的酶联免疫吸附试验（ELISA）等先进工具，人工智能提高了食品过敏原检测系统的效率、可靠性和安全性，确保食品生产更安全，人类消费更安全。

提高食品过敏原检测灵敏度

人工智能系统可以检测出传统检测方法可能会忽略的微小过敏原。例如，对花生极端过敏的人，即使是极少量的花生也会引起危险反应。人工智能增强型生物传感器可以检测出微量的花生，甚至是其他食品中的花生。人工智能生物扫描仪能检测并防止远低于常规检测水平的交叉污染。对于极其严重的过敏原，这种灵敏度有可能挽救生命。

不过，另一个值得关注的问题可能是确保食品数据的完整性不受外部变量的影响。例如，嵌入式传感器和计算机视觉技术提供了非破坏性的过敏检测方法，而不会污染食品。

预测性洞察和模式分析

人工智能机器学习和算法将分析大量数据集，主动识别过敏原检测的趋势。例如，先进的算法可以分析患者数据、生产协议和环境条件，预测交叉污染何时可能增加，从而让制造商提高质量保证。随着食品生产商分享这些见解，安全和生产将得到全面改善。

提高消费者安全

这种基于人工智能的过敏原改进技术的真正赢家是消费者，因为更高的灵敏度、更精确的检测和共享的预测指标将确保他们的安全。食品制造商可以更加放心，因为他们的食品标签正确无误，没有任何可能危害公众的交叉污染。

现实世界中的公司利用人工智能进行过敏原检测

几十年来，最具创新精神的公司已经在食品敏感性和过敏原检测中采用了人工智能技术，现在，现实世界中的公司正在将这些技术付诸实践。Clear Labs 采用下一代基因组学和数据分析技术，对小食品样本进行高精度检测⁴。它利用先进的基因测序技术，降低过敏原暴露风险，提高食品安全，防止沙门氏菌、李斯特菌等病原体污染。

作为生命科学领域的全球领导者，安捷伦收购了一家人工智能技术公司，以实现气相色谱/质谱数据分析这一劳动密集型任务的自动化，从而改进食品检测⁵。