La Administración de Alimentos y Medicamentos de EEUU (FDA) ha iniciado la tercera fase del programa piloto para la importación de pescados y mariscos mediante el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático para fortalecer la revisión de las importaciones y asegurar que los alimentos que ingresen a EEUU sean seguros.
El programa piloto se enfoca en los pescados y mariscos importados porque más del 90% del suministro de alimentos del mar provienen de otros países y, en el pasado, la FDA estuvo preocupada sobre la seguridad alimentario de varios productos del mar importados a lo largo de diferentes puntos de la cadena de suministro.
Esta etapa se construye en base a dos fases previas en el marco del “New Era of Smarter Food Safety Blueprint”, un programa que busca reducir la cantidad de enfermedades transmitidas por los alimentos mediante el aprovechamiento de la tecnología para crear un sistema alimentario más seguro, más digital y rastreable.
Identificación de patrones
El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que puede ayudar a identificar conexiones y patrones que las personas, o el sistema de detección de la FDA, no pueden ver.
Estos patrones se aplican a las cadenas de suministro entrantes para ayudar a predecir la probabilidad de que un embarque importado sea potencialmente peligroso y no cumpla con las regulaciones de la FDA.
La capacidad del aprendizaje automático para analizar datos, generados y usados por agencia, lo hace ideal para abordar desafíos complejos de salud pública y ayudar a la agencia a garantizar la seguridad de los alimentos importados.
Tercera fase del programa
La tercera fase está diseñada para mejorar la capacidad de la agencia para identificar rápidamente productos de pescados y mariscos que pueden estar contaminados por patógenos causantes de enfermedades, descomposición, presencia de residuos de antibióticos no aprobados u otros peligros.
El conocimiento obtenido de la prueba piloto permitirá a la FDA expandir el uso del aprendizaje automático en la detección de otros productos regulados por la FDA, e informará la futura vigilancia basada en el riesgo en productos que presentan el mayor riesgo para los consumidores.
El objetivo final del programa es proteger mejor a los consumidores de alimentos inseguros, mediante la mejora de la capacidad de la FDA para identificar peligros potenciales.
La tercera fase, que inició el 15 de agosto de 2022, ayudará a determinar la viabilidad de implementar modelos internos de inteligencia artificial/aprendizaje automático, usando la inteligencia que la FDA extrae de los datos que recopila al revisar millones de entradas de importación por año.
Por ejemplo, se han realizado mejoras que determinan cómo los algoritmos de aprendizaje automático pueden complementar mejor las operaciones de campo y mejorar la capacidad de la agencia para identificar productos que representan una amenaza de manera rápida y eficiente.
La FDA también esta analizando su cartera de proyectos de pescados y mariscos para expandir el uso del aprendizaje automático para proteger mejor a los consumidores.
El aprendizaje automático brinda a la agencia la capacidad de analizar datos de varias fuentes para ayudar a la toma de decisiones de la FDA y orientar los recursos en la frontera.
Proyecto piloto de importación de camarones
En un proyecto piloto relacionado con camarones, la agencia ha comenzado a enfocarse en áreas de mayor riesgo, como camarones contaminados por medicamentos de acuicultura, para inspecciones en el extranjero.
El proyecto incluye incrementar las inspecciones de los importadores, tasas más altas de muestreo y evaluación, y el uso de herramientas no tradicionales, como auditorías de terceros, específicas para el camarón.
Los funcionarios de la FDA incorporaron los datos de este proyecto en la “Third Phase of AI Imported Seafood Pilot Program”, lo que permitió un muestreo específico más sólido y más grande.
Línea de tiempo del proyecto piloto / Antecedentes
En el año 2019, la agencia lanzó la primera fase del piloto, una prueba de concepto analítica.
El análisis demostró el potencial de un enfoque basado en el aprendizaje automático para acelerar la revisión de envíos de productos del mar de menor riesgo, al tiempo que identifica aquellos de mayor riesgo de violaciones o rechazos.
La segunda fase, realizada en el campo, fue diseñada para integrar el aprendizaje automático en los sistemas de datos de importación existentes para orientar la decisiones sobre el muestreo por parte de los revisores de entrada, mientras que se ganaba más experiencia con la capacitación del modelo del aprendizaje automático.
La fase operativa del proyecto piloto se lanzó en los 328 puertos de entrada de EEUU, desde febrero de 2021 hasta julio de 2021 y resultó exitoso.
El modelo en tiempo real pudo analizar una entrada de importación y devolver una recomendación de muestreo en segundos.
La FDA está comprometida a mejorar la detección de productos potencialmente peligrosos en los puertos de entrada y facilitar el acceso a productos del mar y otros productos sin demora. Se espera que la tercera fase se complete a fin del año fiscal 2023.
Para obtener mayor información puede comunicarse con la Office of Regulatory Affairs (ORA) de la FDA vía email a: ORAOEIOAIInquiry@fda.hhs.gov.
