食品安全関係情報詳細
| 資料管理ID | syu04761200149 |
| タイトル | 欧州食品安全機関(EFSA)、食品安全関連のリスク評価に適用する機械学習技術について外部委託した科学的報告書を公表 (2/2) |
| 資料日付 | 2017年7月19日 |
| 分類１ | - |
| 分類２ | - |
| 概要（記事） | 欧州食品安全機関(EFSA)は7月19日、食品安全関連のリスク評価に適用する機械学習技術(Machine Learning Techniques: MLTs)についてイタリアのコンソーシアムに外部委託した科学的報告書(2017年5月29日承認、311ページ、doi:10.2903/sp.efsa.2017.EN-1254)を公表した。概要は以下のとおり。 2. 要約(抜粋、p. 3～4) MLTは、明確にプログラムしなくても、経験から学習する能力をコンピュータに与えるアルゴリズム(※5)の研究、設計及び開発を扱うものである。過去20年間にわたり、機械学習(ML)は、特に大量のデータや大規模で多次元の異種データセットが利用可能であり、及び/又は推奨される数学的手法がない状況において、データから自動的に学習することを目的として、ますます重要になっている。これらの技術は、分類の問題によく遭遇するリスク評価の分野において特に適している。例えば、最近では薬剤耐性の分野において、知見を抽出し、パターンを特定するためのクラスタリング手法が検討されている。 最後にEFSAの具体的な課題に一層良く取り組むため、生物学的ハザードへの対処にMLTを活用できる可能性を示すための事例研究の開発に「人獣共通感染症に関する欧州連合総括報告書」及び「薬剤耐性に関する欧州連合総括報告書」からのデータを使用した。第一の事例研究を、データの質保証のプロセスに組み込まれる可能性がある自動手順を提供するために開発した。第二の事例研究は、疫学的な潜在パターンの検出に着目した場合における目的に合った技術の提供を目指した。更に3件の事例研究が、食品媒介疾患の集団発生及び薬剤耐性に焦点を当てている。そのうちの1例の事例研究は、食品媒介疾患の集団発生のデータに基づき、(i)食品媒介疾患の集団発生の患者の重篤度に関するパターンを調べるため、(ii)入院のリスクを予測するモデルを開発するため、MLTを活用できる可能性を例証することを目的とした。薬剤耐性に焦点を当てたもう1例の事例研究は、(i)モニタリング目的、(ii)人獣共通感染症の有病率と薬剤耐性の関係の理解、のためのMLTの活用の例証を目的とした。人獣共通感染病原体における類似性をモニターし、記述するために、薬剤耐性データに関する3例目の事例研究を開発した。 最後に、小さなサンプルサイズや結果の一般化の必要性のような幾つかの特定の課題にMLTを適応させるため、標準的なMLTの調節を提案し、2例の特別な事例研究において例証した。 ※5：アルゴリズムとは、問題を解くための計算手順で、コンピュータのプログラミングの基礎となる。 |
| 地域 | 欧州 |
| 国・地方 | EU |
| 情報源（公的機関） | 欧州食品安全機関（EFSA） |
| 情報源（報道） | 欧州食品安全機関（EFSA） |
| URL | http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.2903/sp.efsa.2017.EN-1254/pdf |
（※注）食品安全関係情報データベースに関する注意事項
本データベースには、食品安全委員会が収集した食品安全に関する国際機関、国内外の政府機関等の情報を掲載しています。
掲載情報は、国際機関、国内外の政府機関等のホームページ上に公表された情報から収集したものですが、関係する全ての機関の情報を確認しているものではありません。また、情報内容について食品安全委員会が確認若しくは推薦しているものではありません。
掲載情報のタイトル及び概要（記事）は、食品安全委員会が和訳・要約したものであり、その和訳・要約内容について情報公開機関に対する確認は行っておりませんので、その文責は食品安全委員会にあります。
情報公表機関からの公表文書については、個別項目の欄に記載されているURLからご確認下さい。ただし、記載されているURLは情報収集時のものであり、その後変更されている可能性がありますので、ご了承下さい。
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