基于电子溯源建立食品安全风险评估决策系统

发布时间：2021-10-23 13:22

　　目的实现食品安全风险评估决策工作的高度流程化与自动化,加强各业务部门间的数据融合。方法构建涵盖膳食暴露评估、危害因子评价、时空聚集探测等方法的时态模型库,可自动连接食品溯源各环节基础数据获取相应多种数据,并通过选择的风险评估模型计算得出风险评估结果,构建风险评估矩阵。基于ETL（extract-transform-load）技术和R语言的数据分析算法,集成基础数据仓库、风险评估模型库、风险决策支持系统。结果食品安全风险评估决策系统的建立有效改善传统风险评估工作耗时费力、数据清洗困难的问题,基于对原有风险评估过程的电子化,实现模型输入、计算、输出一体化,融合多年历史监测数据,快速定制常见食品分类中有害因素的风险评估研判场景。结论该系统有助于提高相关业务人员的工作效率,推动跨业务部门间数据交换及协同共享。 

【文章来源】：中国食品卫生杂志. 2020,32(02)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

食品安全风险评估决策系统总体架构

风险评估基础数据仓库实现结果样例如图2所示。用户可以根据其权限对不同来源和结构的监测数据进行增加、删除、修改、查询。以图2中微生物基础数据的实现为例,可以对全国(省、市)检测日期范围、食品类别、污染物类别等不同的类别进行选择查询,实现不同的微生物数据查询结果展示。在风险评估基础数据仓库中,根据食品安全风险评估与决策业务部门的调研和典型工作场景,针对食品安全监管重点品种,根据污染物、微生物、食源性疾病等数据仓库和监测单位、监测地区、食品类别、食品名称和采样地区等查询检索字段,以及常用统计图表的设计与动态可视化来展现。利用聚类分析、主成分分析、因子分析等方法,深入挖掘和发现数据内部规律,揭示食品安全现状;利用相关性分析、时空分析等统计分析方法发现数据异常波动,结合风险评估模型研究,进行食品安全状况和发展趋势的风险评估。

用户在风险评估模型库中,可以根据其需求,选择合适的风险评估模型,模型自动连接数据仓库获取相应数据,并通过适合的风险评估模型计算得出风险评估结果。风险矩阵图可清晰展示风险评估等级结果,影响风险评估等级结果的因素包含可能性与损害性两个方面,在得到潜在的健康损害等级和发生健康损害后果的可能性等级后,可通过风险矩阵完成评估,如图3所示,例如潜在的健康损害等级评分为4,发生健康损害后果的可能性等级评分为1,风险等级评估结果为低。在风险评估模型库中,重要模型分别为膳食暴露评估模型研究、风险评估危害因子模型研究、基于指纹图谱技术的分子比对技术研究。

【参考文献】：
期刊论文
[1]Emerging frontier technologies for food safety analysis and risk assessment[J]. DONG Yi-yang,LIU Jia-hui,WANG Sai,CHEN Qi-long,GUO Tian-yang,ZHANG Li-ya,JIN Yong,SU Hai-jia,TAN Tian-wei.  Journal of Integrative Agriculture. 2015(11)



本文编号：3453262