Le Korea Food Research Institute (KFRI) a déclaré que ses chercheurs ont développé une technologie pour gérer en toute sécurité les bactéries responsables d'intoxication alimentaire dans les denrées alimentaires, dans des environnements à températures variables de la chaîne d'approvisionnement alimentaire, tels que le stockage et la distribution.
Le «modèle de prédiction dynamique» du KFRI peut prédire la prolifération des intoxications alimentaires et la contamination des approvisionnements alimentaires en temps réel en utilisant l’Internet des objets en reliant la température fournie par le réseau d’approvisionnement alimentaire.
La plupart des ingrédients alimentaires des repas de groupe sont sans danger. Pourtant, certains produits alimentaires contaminés par des bactéries d'intoxication alimentaire peuvent augmenter en raison des changements de température pendant le processus de distribution-stockage. Cela explique pourquoi la technologie de gestion de la sécurité sanitaire en temps réel est nécessaire dans le processus, a déclaré KFRI dans un communiqué de presse.
L'équipe de recherche a développé le modèle de prédiction dynamique en supposant que le jaune d'œuf était contaminé par six types de Salmonella et trois types de Staphylococcus. Ils pourraient alors prédire la prolifération des Salmonella et des Staphylococcus avec la précision de l'erreur quadratique moyenne (RMSE pour root mean square error) de 0,095-0,31 en les confirmant dans des cycles de températures variables dans la gamme de 10-25 et 15-30°C.
Le modèle pourrait prédire l’augmentation des salmonelles avec une précision avec une RMSE de 0,04 à 0,48 dans les pâtés impériaux (ou rouleaux impérial ou encore rouleau de printemps) confirmant son applicabilité à la gestion des produits alimentaires dans les cafétérias scolaires et les usines de transformation des œufs.
Le modèle peut également prédire la prolifération de Staphylococcus aureus avec divers profils de gènes responsables d'intoxication avec une précision élevée de RMSE de 0,05-0,23. Il s'applique aux préparateurs d'aliments avec des caractéristiques diverses en dehors des souches standard utilisées pour le développement.
Le KFRI prévoit d'installer le modèle prédictif développé dans son propre système de gestion dynamique de la sécurité sanitaire afin d'améliorer la gestion des aliments et de développer des modèles plus prédictifs pour les entreprises de transformation et de distribution des aliments à l'avenir.
Les résultats de la recherche ont été publiés dans le dernier numéro de Food Control, A dynamic predictive model for the growth of Salmonella spp. and Staphylococcus aureus in fresh egg yolk and scenario-based risk estimation.
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