JP2012113758A - 食品汚染事件の識別およびトラッキングをするための消費者リスク分散モデル - Google Patents

Abstract

【課題】好適な食品安全システムおよび方法を提供すること。
【解決手段】本発明の食品安全システムと方法とは、いずれの食品項目にも適用され得る包括的な消費者リスク分散モデルを提供する。さらに、本発明は、消費者リスク分散モデルに従って食品流通プロセスの各段階において汚染された食品がどの程度あるのかに基づいて、自動的に消費者リスクを査定し、それによってトレースリコールの有効性について迅速かつ正確な決定を可能にする。本発明のさらなる要素は、データに関する専門家の分析を提供することにより、散在する情報から食物事象を検出し識別する。最後に、リアルタイム検出システムは、汚染された食品が一般消費者に届く前に散発的な食品汚染事象を途中で捕まえるために早期警告データを提供する。
【選択図】なし

Description

（関連特許）
本出願は、２００２年１０月８日に出願された「ＦＯＯＤ ＳＡＦＥＴＹ ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ」という名称の仮出願第６０／４１７，０９９号から優先権を主張し、ここで援用される。この出願はまた、２００３年５月１２日に出願された「ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＩＤＥＮＴＩＦＹＩＮＧ，ＴＲＡＣＩＮＧ ＡＮＤ ＲＥＣＡＬＬＩＮＧ ＣＯＮＴＡＭＩＮＡＴＥＤ ＦＯＯＤ ＩＴＥＭＳ」という名称の出願第６０／４６９，８７５号から優先権を主張し、ここで援用される。

本発明は、食品項目の細菌汚染と微生物汚染とに関する。特に、本発明は、汚染された食品を識別するシステムと方法とに関し、このシステムおよび方法は、食品流通チェーン内にある汚染された食品を追跡し、かつ、汚染された食品項目をリコールしたり様々なメディアから消費者に警告したりといったアクションを容易にする。

本発明において、用語「汚染物質」は、毒素、有害バクテリア（例えば、大腸菌、コクシエラ・バーネッティ、ボツリヌス菌、ｔｈｅｒｍｏｓａｃｃｈａｒｏｌｙｔｉｃｕｍ等）、病原体、汚染菌、有機病原体（ｏｒｇａｎｉｃ ａｇｅｎｔ）、無機病原体、放射性物質の病原体または食品にたどり着く他の無益な病原体を指す。用語「有害な」は、ヒトの健康に対して有害であることを意味するものとしてここで用いられる。そのような汚染物質は、自然発生的であり得、汚染事象（例えば、食品の無菌ではない環境への導入）の結果であり得、または（１９８２年にアセトアミノフェンカプセルのタイレノール（商標）に手を加えるときのように）食品に手を加えた結果であり得る。

一般的に、米国および世界各国における生鮮食品供給の大部分は、中程度から高程度の含水量と、栄養の性質とが原因で傷みやすい。食品の傷みにおける悪化の原因は、微生物（圧倒的に最も多く見られる原因）、汚染菌（腐敗、臭気吸収等）、正常呼吸（植物組織）、水分喪失（出芽）、自己分解（特に、魚）、様々な化学反応（例えば、酸化、生理的障害（例えば、リンゴの熱傷、筋肉の低温短縮、冷害および植物組織の無気呼吸）および物理的な腐敗（紫斑等）を含む。

腐りやすい食物の腐敗は、迅速な消費（多くの場合、可能ではない）または迅速な有効保存によってのみ避けられ得る。有効保存は腐敗を遅らせるだけでなく、食品の汚染の可能性を減らす助けともなる。商業的な食品保存の目的は、微生物の成長を制御し、所望されない性質の化学変化、物理的変化および生理的変化を抑え、および汚染を未然に防ぐ経済的方法によって、健康的であること、栄養価または食物の食感の質における所望されない変化を防ぐことである。

現在、食物の保存は化学的手段、生物学的手段または物理的手段によって達成され得る。一般的に、化学的保存は、砂糖、塩または酸といったような物質を食物に加えることや、もしくは食物を煤煙または燻蒸剤といったような化学物質に曝すことを含む。生物学的保存は、アルコール発酵または酸性発酵を含む。食物を保存する物理的アプローチは、製品のエネルギーレベルにおける一時的な上昇（加熱または照射）、製品温度の制御された低下（冷やす、冷凍する等）、製品含水量の制御された低減（濃縮、乾燥、凍結乾燥）および生産的包装の使用を含む。

中程度にまたは極めて腐りやすい食物を保存する間、最大の懸念事項は微生物に関する。保存の物理的方法は、（再度汚染されることを避けるように適切に包装される食物のエネルギー準位を一時的に上げることによる）微生物の死、または（食物を室温より下で維持すること、または包装時に伴う水を取り除いて水を再び吸収することを防ぐことによって）微生物の成長の抑止という結果をもたらす。

食物保存のある物理的方法は、完全に微生物の成長を止め、化学反応（および腐敗）の速度を大幅に遅らせるが、これら方法のなかで化学変化と物理的変化とを完全にすることができるものはないということを認めることが重要である。例えば、−１８の推奨温度で蓄えられた冷凍食品には、微生物が成長することはできない。しかし、ビタミンＣの分解、タンパク質の不溶化、脂質の酸化および再結晶化が著しい速度で生じ得る。さらに、微生物の成長をうまく止める保存方法は、食物の食感または栄養の属性に関して所望されない結果を有することがある。例えば、熱殺菌は食物組織を柔らかくし、葉緑素を分解し、アントシアニンは味を変え、ビタミンの損失または分解をもたらす。

食品保存の１つの方法は、低温殺菌と呼ばれる。低温殺菌は食物にある植物微生物の全てではなく一部を殺す熱処理であり、その結果、微生物成長を最小限に抑える条件下でさらに扱われ蓄えられることになっている食物に用いられる。多くの場合、低温殺菌の主な目的は、病原微生物を殺すことである。植物性腐敗有機体（ｖｅｇｅｔａｔｉｖｅ ｓｐｏｉｌａｇｅ ｏｒｇａｎｉｓｍ）の中にはこの熱処理によっても生き延びるものがあるので、微生物腐敗を防ぐべき場合には、より厳しい保存方法が必要である。別の場合では、例えばビールにおいては、低温殺菌が主に植物性腐敗有機体を殺すのに役立つ。低温殺菌と併せて用いられる他の保存技術は、典型的に、冷蔵、化学調味料、包装および発酵を含む。

低温殺菌は一般的に、食品を一時期間特定の温度に加熱することを含む。低温殺菌で用いられる処理温度時間は、プロセスが破壊するように設計される特定の植物性微生物または病原微生物の耐熱性と、食品品質の熱に対する感度とに依る。例えば、牛乳の低温殺菌では、高温短期間方法は、短い期間で比較的高い温度（例えば、華氏１６１度で１５秒間の牛乳の低温殺菌）を含むが、低温長期間方法は、より長い期間で相対的に低い温度（例えば、華氏１４５度で３０分間の牛乳の低温殺菌）を含む。低温殺菌プロセスの最適化は、食品の品質要因と比べて種々の微生物の相対的な破壊率に依る。市乳に対する低温殺菌条件は、Ｑ熱の原因であるコクシエラ属ｂｕｒｎｅｔｉｉ、リケッチア属有機体の熱破壊に基づく。チェリーといった強い酸性フルーツに対する低温殺菌プロセスは、酵母菌またはカビの成功した破壊に基づく。ワインまたはビールといった発酵飲料に対する低温殺菌基準は、野生酵母の破壊を含む。

例えば牛乳では、低温長期間の低温殺菌プロセスは特定の有機体に向けて標的を決められる。しかしながら、そのような低温殺菌を用いても、他の汚染物質による汚染が時折生じ得る。さらに、保管条件が保管された牛乳を汚染したり、または微生物が復活する周囲条件を提供したりし得る。その結果、汚染物質による食品の汚染は、時折生じる。典型的にそのような発生は、消費者の間で病気が散発的に発生することと、時折みられるリコールの努力とから証明される。汚染が傷んだ牛挽肉内の大腸菌によって引き起こされていようと、ジャガイモ内のリシンによって引き起こされていようと、もしくは様々なタイプの食品の種々の汚染物質によって引き起こされていようと、食物汚染事象を即座に確認し、汚染の広がりを抑制する手段をとる結果、消費者の影響を最小化することが所望される。

一般的に、食物汚染が確認されると、食料生産者はあまり選択肢を有さない。食料生産者は、食品項目の全てをリコールし、リコール努力に関連する費用に対して汚染された食品項目をリコールしないリスクを査定し、報道発信源から汚染を世間に公表し、および残りの生産物を破壊し得る。典型的に、食料生産者は、食物汚染事象毎に１つ以上のこれら選択肢を採用する。誤った決定は、費用がかさむだけでなく、生命にもかかり得る（特に、リコール努力が即座に始められない場合）。

残念なことに、食物汚染事象の公示は概して、消費者に連絡するという点においてあまり効率的ではないことが分かっている。さらに、食料生産者は独立しているので、食物汚染事象を取り扱う中央集権化されたシステムまたは全国的なシステムがない。事実、現在のところ、食物汚染事象を扱う標準的な方法がない。

さらに、前に明記した選択肢のうちの１つから食物汚染事象を除去する前に、汚染の源が正確に確認されることが重要である。源の誤認は、食料生産者にとって非常に費用がかかり得、正しい確認がされる前に汚染された食品項目が流通し消費される時間をより多く許し得る。さらに、競争に関する問題が原因で、食料生産会社は、卸業者、収穫者等に関する情報を共有したがらない。これにより、公衆衛生局の関係者が食物汚染事象を源にトレースすることが非常に困難になる。よって、病気の原因が公衆衛生局の関係者によって正確に確認されるときでさえ、影響された消費者、卸業者および食品流通チェーンにおける他の人々に連絡することは極めて困難であり得る。

（本発明の要旨）
本発明の食品安全システムと方法とは、いずれの食品項目にも適用され得る包括的な消費者リスク分散モデルを提供する。さらに、本発明は自動的に、消費者リスク分散モデルに従って、食品流通プロセスの各段階に汚染された食物がどの程度あるのかに基づいて消費者リスクを査定し、トレースリコール（追跡回収）努力の有効性について迅速かつ正確な決定を可能にする。本発明のさらなる要素は、データに関する専門家の分析を提供することにより、散在する情報から食物事象を検出し確認する。最後に、リアルタイム検出システムは、汚染された食品が一般消費者に届く前に散発的な食品汚染事象を途中で捕まえるために、早期警告データを提供する。

前に特定した説明は好ましい実施形態を述べるが、本発明の他の実施形態もまた意図されており、そのうちいくつかは説明において言及される。全ての場合において、この開示は、本発明の説明された実施形態を説明のために提示しており、限定するために提示していない。数多くの他の小さな修正および実施形態が、当業者によって考案され得、それらは本発明の原理の範囲と精神とのうちにあり得る。
（項目１）
食品流通チェーンにおける食物汚染事件を監視するシステムであって、
該食品流通チェーンにおける全ての識別されたリンクの流通データを含む流通データベースと、
該流通データベースを介して汚染された食品項目の源を識別するオンコール食物トラッキングシステムと
を備える、システム。
（項目２）
食物汚染事件への応答の仕方を決定するシステムであって、
複数の食物プロファイルを含む食物プロファイルデータベースであって、各食物プロファイルは食品流通チェーンの各識別地点における食品量の統計的内訳であり、各食物プロファイルは異なる食品項目を表しており、該食物プロファイルデータベースは分類された食品項目毎に特定の食物プロファイルを含む、食物プロファイルデータベースと、
汚染された食品項目の源を識別する食物トラッキングシステムであって、該食物トラッキングシステムは地理的に関連する保健事象を、該保健事象の地理的領域における食品項目の特定供給者に関連づけることが可能である、食物トラッキングシステムと、
該保健事象と関連する時間枠内の該特定供給者に関連する生産物送達情報を取り出し、その結果該特定供給者が該保健事象に結び付けられ得る、送達データ情報システムと
を備え、
該食物プロファイルデータベースは、行動計画を選ぶことを目的としてまだ消費または破壊されていない汚染された生産量の統計的分析を提供する、システム。
（項目３）
前記行動計画は食品項目リコールである、項目２に記載のシステム。
（項目４）
所定のカナリアサイトにおける登録された作業員が使用するためのウェブベースインターフェースを提供するエキスパートシステムであって、
ユーザに権限を与え、かつ、保健事象情報を格納するデータベースであって、該データベースは権限を与えられたユーザが保健記録情報を入力することを可能にする、データベースと、
所定の時間枠内に既存のデータレコードに新しく加えられた保健記録情報を処理するデータキャプチャシステムであって、該データキャプチャシステムは保健情報をＣＤＣ情報システムと他の公衆衛生システムとから取り出し、該データキャプチャシステムは該処理された保健記録情報を該取り出された保健情報と比較することにより早期段階における食物関連事件を識別する、データキャプチャシステムと
を備える、システム。

図１は、本発明のシステムのブロック図である。 図２は、図１のシステムのコンポーネントの拡大されたブロック図である。 図３は、本発明に従った食品事件プロファイルのグラフ表示である。 図４は、本発明のセットアッププロセスのフロー図である。 図５は、食物汚染事件の分析の間、本発明のシステムの基本的な動作のフロー図である。 図６は、食品事件モデルをセットアップするユーザインタラクションのフロー図である。 図７は、本発明の介入コンポーネントとのユーザインタラクションのフロー図である。 図８は、本発明の実施形態のユーザインターフェースの第１の画面の画面ショットである。 図９は、モデリングシステムの意図的でない食品事件セットアップ画面のユーザインターフェースの画面ショットである。 図１０は、モデリングシステムの意図的な食品事件セットアップ画面のユーザインターフェースの画面ショットである。 図１１は、発生が時間の経過とともにどのように進行するのかをモデリングする、食物汚染事件のモデル内の様々なステージにおける食品事件プロファイルの画面ショットである。 図１２は、発生が時間の経過とともにどのように進行するのかをモデリングする、食物汚染事件のモデル内の様々なステージにおける食品事件プロファイルの画面ショットである。 図１３は、発生が時間の経過とともにどのように進行するのかをモデリングする、食物汚染事件のモデル内の様々なステージにおける食品事件プロファイルの画面ショットである。 図１４は、発生が時間の経過とともにどのように進行するのかをモデリングする、食物汚染事件のモデル内の様々なステージにおける食品事件プロファイルの画面ショットである。 図１５は、発生が時間の経過とともにどのように進行するのかをモデリングする、食物汚染事件のモデル内の様々なステージにおける食品事件プロファイルの画面ショットである。 図１６は、発生が時間の経過とともにどのように進行するのかをモデリングする、食物汚染事件のモデル内の様々なステージにおける食品事件プロファイルの画面ショットである。 図１７は、発生が時間の経過とともにどのように進行するのかをモデリングする、食物汚染事件のモデル内の様々なステージにおける食品事件プロファイルの画面ショットである。 図１８は、発生が時間の経過とともにどのように進行するのかをモデリングする、食物汚染事件のモデル内の様々なステージにおける食品事件プロファイルの画面ショットである。 図１９は、発生が時間の経過とともにどのように進行するのかをモデリングする、食物汚染事件のモデル内の様々なステージにおける食品事件プロファイルの画面ショットである。 図２０は、発生が時間の経過とともにどのように進行するのかをモデリングする、食物汚染事件のモデル内の様々なステージにおける食品事件プロファイルの画面ショットである。 図２１は、発生が時間の経過とともにどのように進行するのかをモデリングする、食物汚染事件のモデル内の様々なステージにおける食品事件プロファイルの画面ショットである。 図２２は、発生が時間の経過とともにどのように進行するのかをモデリングする、食物汚染事件のモデル内の様々なステージにおける食品事件プロファイルの画面ショットである。 図２３は、発生が時間の経過とともにどのように進行するのかをモデリングする、食物汚染事件のモデル内の様々なステージにおける食品事件プロファイルの画面ショットである。 図２４は、発生が時間の経過とともにどのように進行するのかをモデリングする、食物汚染事件のモデル内の様々なステージにおける食品事件プロファイルの画面ショットである。 図２５Ａは、発生が時間の経過とともにどのように進行するのかをモデリングする、食物汚染事件のモデル内の様々なステージにおける食品事件プロファイルの画面ショットである。 図２５Ｂは、発生が時間の経過とともにどのように進行するのかをモデリングする、食物汚染事件のモデル内の様々なステージにおける食品事件プロファイルの画面ショットである。 図２６は、発生が時間の経過とともにどのように進行するのかをモデリングする、食物汚染事件のモデル内の様々なステージにおける食品事件プロファイルの画面ショットである。 図２７は、発生が時間の経過とともにどのように進行するのかをモデリングする、食物汚染事件のモデル内の様々なステージにおける食品事件プロファイルの画面ショットである。 図２８は、発生が時間の経過とともにどのように進行するのかをモデリングする、食物汚染事件のモデル内の様々なステージにおける食品事件プロファイルの画面ショットである。 図２９は、発生が時間の経過とともにどのように進行するのかをモデリングする、食物汚染事件のモデル内の様々なステージにおける食品事件プロファイルの画面ショットである。 図３０は、レタスが一人当たりに消費される一年毎の個数を示す、「消費プロファイル」タブがユーザによって選択されるとき表示される消費プロファイル情報の画面ショットである。 図３１は、「消費プロファイル」タブがユーザによって選択されるときと、「年齢層によって消費されるレタスの割合」のサブカテゴリが選択されるときとに表示される消費プロファイル情報の画面ショットである。

生鮮食品は、包装から腐敗までに非常に短い有効なライフサイクルを有する。典型的に、生鮮食物は何日間か何週間か足らずで消費できなくなる。対照的に、製薬、缶詰食品および他の消耗品は、通常、かなり長い貯蔵期間を有しており、それら品物の包装から消費までの時間は何ヶ月もあり得る。

この短い「ライフサイクル」のために、生鮮食物は、多くの他の生産品よりも速やかに包装され、販売されおよび消費される。生鮮食物の消費が急速なために、人々が影響を受ける前に食品を確認、トレースおよびリコールすることが困難になる。特に、感染した消費者が汚染された食物関連の健康上の問題で治療を求めるまでに数日間かかる。その時間に、汚染された食物は多くの他の個人によって購入され消費されている。汚染物質が確認され、かつ、汚染された食物が源にトレースされる時までに、多くの場合、あまりに遅過ぎて生産品を有効にリコールできない。なぜならば、一つには、汚染された生産品の大部分が既に消費されているか、または捨てられている。

本発明は、食物汚染事件（ｆｏｏｄ ｃｏｎｔａｍｉｎａｔｉｏｎ ｉｎｃｉｄｅｎｔ）に対応するシステムと方法とである。特に、本システムは、個々の食品毎の生産物分配プロファイルを、食物消費および人口統計データと、汚染物質プロファイルと組み合わせる。このシステムは、食物事象に曝される消費者を正確に査定するために、収穫から消費を通じて食料生産をトレースすることによって食物汚染事象を有効にモデリングするのに使用される。このシステムは、ユーザ入力情報または利用可能な履歴データのどちらか一方に基づいて、食物汚染事象に関連する消費者の病気報告と公衆衛生の応答（ｒｅｓｐｏｎｓｅ）時間とをモデリングする。このシステムは、汚染除去オプションに特異な状況（例えば、公示、トレースリコールおよび他の介入）を提供し、食物事象と選択された介入とに直接起因し得る関連費用を評価する。最後に、このシステムは、効率的な封じ込めおよびリコール努力に対して、汚染された生産品をトレースバックおよびトレースフォワードするために、食品流通チェーンにおける同業組合、生鮮食品生産者および他の影響力を有する人々とのインターフェースを取る。基本的に、システムは食物汚染事象をトラッキングし、査定しおよび汚染除去するために「ワンストップ」ユーザインターフェースを提供する。

ここで説明されるシステムと方法とは、簡単にするために食物トラッキングの全体的な方策に向けられているが、説明の大部分は特定のソフトウェア実装内からの画面ショットを含む、本発明の実施形態に向けられる。本発明は、食品汚染事象が検出されたとき、効率的かつ定量的に正当化される汚染除去の決定をする目的で食物供給者から使用されること、並びに、特定の介入方策の有効性を決定する目的で公衆衛生当局の人から使用されることを意図している。

一般的に、本発明は分析的予測モデリングツールとしての機能を果たし、その予測的能力を支持するために必要とされるデータと結合して機能を果たす。モデリングツールは、季節毎の食品流通プロファイル、統計上データおよび収集された人口統計情報に基づいて生産物汚染事象の定性分析を容易にするように設計される。特に、本ツールは、食物汚染事象への異なる制御と介入とのアプローチに関連する起こり得る結果と費用とを反復して予測モデリングをすることを可能にする。モデリングツールは、脅威の性質と、制御と介入との方策の有効性とに関する種々の想定を取り込むことを受け入れる。

特に、分析的予測モデリングツールは、食物汚染事象に仮定の順列を生成することが可能である。モデリングツールは、汚染の源と性質とが知られる前でさえ、内在する食物汚染事象に関する想定に基づいて、ヒトの病気または死の起こり得る分布という点で、かつ、経済的帰結という点で結果と可能性とを見積もることができる。最後に、この分析ツールは、介入が適用される食品生産および流通チェーンにおける特定の地点に応じて、本発明の異なる方法、時間およびタイプを取り込む。

図１は、本発明のシステム１０のブロック図を示す。システム１０は、分析的予測モデリングツール（ＡＰＭＴ）１２と、ＡＰＭＴ１２からアクセス可能である、予測モデリングに必要な情報を格納するデータベース１４とを含む。ＡＰＭＴ１２は、ネットワーク１６に接続され得る。ネットワーク１６は、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、電話回路網、インターネットまたは他タイプのネットワーク（有線または無線）を含む任意のタイプのネットワークであり得る。ＡＰＭＴ１２は、ネットワーク１６上で１人以上の権限を与えられたユーザ１８からアクセスされ得る。最後に、ＡＰＭＴ１２は、ＡＰＭＴ１２の能力を補うためにネットワーク１６上で、もしくは直接接続（ファントムで示される）を介して第三者データ２０および他の第三者システム２２とインタラクトし得る。

特に、第三者および／または食品卸売業者および生産者が、食品消費、食品流通、健康上のデータまたは他の関連情報に関連する情報を維持する限り、ＡＰＭＴ１２はそれらのシステムとインタラクトし得る。ＡＰＭＴ１２は、第三者データベース２０を照会し得、または直接接続、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）接続、または任意の安全な接続手段を介して、もしくは直接モデム接続を介するように直接、第三者システム２２とインタラクとし得る。

図示されるように、ユーザ１８は、データベース１４に格納された食品流通プロファイル、統計データおよび収集された人口学的情報に基づいて、生産品汚染事象の定性分析を行うためにネットワーク１６上でツール１２とインタラクトし得る。特に、ツール１２は、異なる制御と関連する起こり得る結果と費用との反復性予測モデリングと、食物汚染事象への介入アプローチとを可能にする。ツール１２は、ユーザインターフェースを介して脅威の性質、制御および介入方策の有効性に関する多様な仮定を取り込むことに適応する（後の図を参照しながら説明する）。

特に、ツール１２は食物汚染事象に仮定の順列を生成することが可能である。ツール１２は、汚染の源と性質とが知られる前であっても、潜在的な食物汚染事象に関する仮定に基づいて、ヒトの病気または死の起こり得る分布の点に関して、または経済的帰結の点に関して結果および見込みを出し得る。最後に、ツール１２は、異なる方法、時間および介入のタイプを、食料生産における特定の状態と介入が適用される流通チェーンとによって取り込む。

一般的に、既存のデータシステムとインターフェースをとることによって、単純でかつアクセス可能なユーザインターフェースを提供することによって、システム１０は、食物チェーンの各段階に関する情報を円滑にかつ効率的に移すことを容易にする、様々な単純原理に基づく骨組みを提供する。より重要なことに、システム１０は、食品流通ネットワークを介して消費者に渡るので、目標とされ統計的に証明できる食物のモデルを提供する。システム１０は、発展する食物事象を評価し、流通チェーンを通して汚染された食物をトレースし、および様々な介入方策の人的および経済的費用を評価する実用的な骨組みを提供する。

図２は、システム１０の様々な要素のブロック図を示す。図示されるように、システム１０は、汚染事象トラッキングシステム２４、リスク査定システム２６、汚染事象応答システム２８、トレースリコールシステム３０および（必要に応じて）早期汚染検出システム３２を含む。汚染事象トラッキングシステム２４、リスク査定システム２６および汚染事象応答システム２８は、複数のデータベースに格納されたデータを利用し、このデータベースのそれぞれは多次元的なデータベースであり得る。図示されるように、ＡＰＭＴ１２は食品流通プロファイルデータベース１４Ａ、食物消費プロファイルデータベース１４Ｂ、履歴食物事象プロファイルデータベース１４Ｃ、および汚染物質プロファイルデータベース１４Ｄとインタラクトする。さらに、トレースリコールシステム３０は、流通システム内の汚染された食品をトレースする目的で、複数の第三者データベース２２（例えば、様々な同業組合および／または卸業者データベース）とインタラクトする。

必要に応じて、システム１０は、早期汚染検出システム３２を取り込み得、この早期汚染検出システム３２は農業地域に、または農業地域の近辺に位置する病院および公衆衛生局の関係者とインタラクトする。例えば、レタス生産の大半が小さい地理上の地域から収穫されるので、その地域の衛生管理者および病院は監視されて、および／またはシステム１０につながり、その結果、外勤および／または包装工場の従業者からの病気の高い発生率が、潜在的な汚染に危険信号を提供し得る。あるいは、そのようなシステムが構築されると、ツール１２はそのようなシステムを利用して、食物事象をモデリングする内部の測定基準を微調整し、かつ、利用可能な食物トラッキング情報に対して三角測量して病気の源と思われるところを確定し得る。

ユーザインターフェース３４が設けられて、様々な事象をモデリングするため、および／または発展する事象に対する応答の仕方について作戦を練るために、１人以上の権限を与えられたユーザがツール１２にアクセスすることを可能にする。ユーザインターフェース３４は、スタンドアロンプログラム、クライアントランタイム、ウェブインターフェースまたは他の使用し易いインターフェースであり得る。好ましい実施形態では、インターフェース３４は、ウェブベースのユーザインターフェースであり、これは権限を与えられたユーザが任意のセキュリティ可能なウェブブラウザを用いて、内部ネットワーク、無線ネットワークまたはインターネットのいずれかのネットワーク上で、システム１０にアクセスすることを可能にする。

一般的に、各データベース１４Ａ、１４Ｂ、１４Ｃおよび１４Ｄは情報のベクトルを格納する。前述したように、各データベースは多次元であり得、これは、データファクトが次元空間における一点から１つ以上の指標空間にマッピングするものとして見られる。例えば、食品流通プロファイルデータベース内で、レタスを収穫する頭数、レタスを販売する頭数、レタスを消費する頭数等といった多数の異なる種類の指標がある。これらのうちそれぞれが、局面から分析され得る。例えば、レタスを販売する頭数は、消費者タイプ、卸業者、販売毎の量、販売日、地理的領域等から分析され得る。局面はさらに階層的レベルに整理され得るので、地理的領域はより広い領域の一部であり得、以下同様である。

食料流通プロファイルデータベース１４Ａのデータは、何年間かに亘って特定の食品毎に収穫から消費まで食物をトラッキングすることによって引き出される。図３に示されるように、集められたデータは一連の層状のグラフで示され得る。

一般的に、食品事件プロファイル１２は、生産物毎に流通チェーンの各識別された段階における生産量の日ごとの統計的分析を表す。言い換えると、レタス、ストロベリー、コーンおよびジャガイモのそれぞれは、それ自身の流通プロファイルを有する。特定の生産物と生産物毎の流通データにおける統計的変動とに応じて、特定の生産物のプロファイルは、長期間に亘って比較的静的であり得、または季節によって変動し得る。各生産物は別々に扱われ得る。

食品流通プロファイルは、生鮮食品項目毎に発展し得る。よって、流通プロファイルは様々な有害汚染物質と自然に発生する病原体とのプロファイルと連結されて、食品事件プロファイルを形成し得る。一般的に、食品流通プロファイルは、一定期間にわたった食品項目の流通データを収集してカタログすることによって、いずれの食品項目にも作成される。このシステムは、生成食品に対して開発されたが、実質的にはどんな食品にも、どんな汚染物質にも適用され得る。

一般的に、食品流通プロファイルは、生成食品項目が国中にどのくらい広く流通されるのか、かつ、選択された品目が流通システムを移動する速度を説明する。しかしながら、プロファイルはＡＰＭＴ１２が食品事件に曝される消費者の範囲をモデリングし、封じ込めの努力を向ける場所を確認し、および利用可能な介入方法のあり得る有効性を確定するのに用いる。

一般的に、各プロファイルは、流通チェーンにおける各リンクを介して一時的にかつ地理的に特定の生産物の動きをトラッキングすることによって生成される。長い時間をかけて、プロファイルは徐々に正確になり、生産流通をトラックするのに用いられ得る。

図３に示されるように、食品流通プロファイル情報と病原体／汚染物質プロファイル情報とは組み合わさることによって、収穫から死までの汚染された食品の進行に関するグラフを提供する。特に、グラフのｙ軸は、生産物の割合および／または感染した消費者の割合の統計的分布を表す。ｙ軸はグラフのｘ軸と０日のところで交わり、この日にちは、例えば生鮮食品の場合において商品が収穫される日を表す。１日において、収穫され汚染された食品は小売店の場所に到着し始める。汚染された食品（この例において）は通常、収穫から１日または２日内に小売販売店に到着し、１日から１０日間その小売店の場所で倉庫に残っている可能性がある。

汚染された品目が小売店の倉庫に達すると、販売されて消費者の家庭に持ち込まれ始める。１日半（１．５日）から消費者は食品を購入して家に持ち込み始める。通常、消費者は、その生産物を消費する前に半日から一週間程度蓄え得る。図示されるように、消費者の家庭における時間は、半日から６日（食品が収穫された日から１．５日から１６日）であり得る。プロファイルは、食物が購入後半日から１０日の間に消費されたこと（収穫後２日から２６日を意味する）を示す。

食物が消費された後、症状が現れ始めるのに数日間かかり得る。症状が現れた後、消費者が治療を求めるまでにさらに数日間かかり得る。極端な場合、消費者は汚染された食物から死亡し得、治療を求めた後消費者が死亡する前までは数日間であり得る（収穫後７日から３９日）。

一般的に、食物プロファイルは生産物の特定情報に基づく。例えばレタスの場合、収穫から流通センターで処理されるまでの時間は、距離評価とトラック運送業者のインタビューとを踏まえてほぼ２時間である。流通センターにおける時間と輸送における時間との間に、収穫されたレタスの全てが約３６時間内に店に達する。小売業者は、受け取った生産物が受領から２４時間内に倉庫に置かれると推定しており、その生産物は通常店に到着してから１日から３日内に販売される。

この地点で、汚染されたレタスによって引き起こされた病気からの症状の最初の発生は、４８時間内に気付かれる。大抵の人々は即座に病気が食品項目のせいであると考えないので、医学文献は、大抵の感染した個人はさらなる７２時間内に治療を求めると示す。病気とその潜在的な源との識別にはいくらか時間がかかり得るが、おそらく９６時間内に起き、その生産物のリコールをするかという決定がその時にされる。

一般的に、各食物プロファイルの発展は、源プロファイル（一年のうち様々な時における全ての地理的位置での生産の総トン数の詳細な内訳）を必要とする。食物プロファイルはまた、流通プロファイル（収穫から購入までの流通チェーンの各識別された段階における生産物の場所と量）と、消費プロファイル（生産物の貯蔵と消費者による使用法）とを必要とする。前述したように、この情報は生産者、トラック運送業者および他の人々をインタビューすることから引き出される。

汚染物質／病原体プロファイルは、臨床的疾患進行プロファイル（汚染物質／病原体の特定疾患の症状、進行および結果）と、公衆衛生応答プロファイル（公衆衛生の応答時間―最善の事態のシナリオ、最も起こりそうな事態のシナリオおよび最悪の事態のシナリオ）とを必要とする。進行プロファイルと公衆衛生プロファイルとの両方は、既存の公衆衛生データから引き出され得る。

多くの場合、食物プロファイル１２は生産物タイプ（例えば、冷やされた葱対冷やされていない葱）に加えて、いくつかの要因に依存する。「弁別手段」と称されるこれらさらなる要因は、食品項目毎に作成されるプロファイルの一部として識別され、プロファイルは、選択された食物タイプとこのプロファイルへの著しい影響を有するその他の外部的弁別手段との組み合わせ毎に作成される。

特定食品のプロファイルは、ある外部的な要因（「弁別手段」）の変化とともに変動する。ある生産物に対しては、季節性がそのような弁別手段の１つであり得、例えば、フロリダからのレタスのプロファイルは、サリーナスからのレタスのプロファイルとはいくらか異なって見えることは論理的であると思われる。

食品項目毎に主要な弁別手段があると思われているが、各弁別手段の相対的な重要性は、品目毎のプロファイルデータが向上するにつれて自然と確定される。弁別手段の価値を変えることは、プロファイルへの著しい影響があるので、違うプロファイルがそのような価値毎に作成される。

生長期間（よって、特定の栽培者も）が食品項目毎に変動し得るが、競争圧力によって、一年のうち所与の時期における所与の生産物が全ての流通経路を「おおよそ」同じ速度で移動することを余儀なくされると思われている（「おおよそ」とはプロファイルの正確さの限界内を意味する）。

図３の食品事件プロファイルは、食物汚染事件が食物のタイプ毎に汚染物質または有害な病原体の特定の組み合わせに対して展開すると見込まれる速度を示すのに用いられ得る。各プロファイルは、農地から生産と流通との全ての段階までの、および消費までの食品の移動の流通プロファイルから始まる。このプロファイルはまた、汚染された食品項目の消費から生じる疾患の症状が、病気に冒された人々に見られると思われる速度を明らかにする病原体特定の疾患進化プロファイルを含む。最後に、このプロファイルは、病気に冒された消費者が治療を求めるとすぐに、公衆衛生システムからのあり得る応答を明らかにする公衆衛生応答プロファイルを含む。

図４に示されるように、システム１０のセットアップは食品流通情報と汚染プロファイル情報との組み合わせを必要とする。図示されるように、セットアップはシステムオペレータが食品流通プロファイルを集める（ステップ３６）ことを必要とする。その後、システムオペレータは、データベースに食品流通プロファイルを格納する（ステップ３８）。システムオペレータは、汚染物質／病原体プロファイル情報を集めて、汚染物質データベースに格納する（ステップ４０）。最後に、システムオペレータは、分析的予測モデリングプロセスで用いるために、データベースをシステム１０へアクセス可能にする（ステップ４２）。

一般的なプロセスはシステムオペレータによって動かされるように開示されるが、食物プロファイルと病原体プロファイルとを集めることと蓄積することとは自動的になされ得る。あるいは、データ入力と蓄積とは第三者によって行われ得、データベースはシステム１０へアクセス可能にされ得る。

図５は、システム１０の実施形態の動作のフロー図である。ユーザは、食物汚染事象を識別し（ステップ４４）、様々なパラメータを選択する。システム１０は、その後、市場トラッキングと選択された（周知の）汚染物質情報とに基づいて汚染事象のリスク査定を行う（ステップ４６）。リスク査定が進行し、ユーザが食物汚染事象に介入することを選ぶ場合、システム１０は利用可能なデータに応じて介入オプションをユーザに提供する（ステップ４８）。ユーザが介入オプションを選択する場合、システムは選ばれた介入方策に基づいて経済的分析を行う（ステップ５０）。最後に、ユーザはシステム１０に利用可能な情報、関連するリスク査定および経済的分析に基づく汚染事象において、（介入するための）選択された介入方策に従って作動することを指示し得る（ステップ５２）。特に、システム１０は報道手段に通知したり、リコールを開始したりといったような選択された介入を開始するように構成され得る。

図６は、ユーザインターフェースの実施形態のフロー図である。最初に、システム１０はユーザに汚染物質のタイプを選択するウィンドウを提示する。ユーザは汚染物質のタイプを選択する（ステップ５４）。それから、システム１０はユーザに、特定の汚染物質または汚染因子、食物タイプ、汚染地点、生産量、季節および推定される応答時間を選択するウィンドウを提示する。ユーザは、汚染物質、食物タイプ、汚染地点、生産量、季節および応答時間推定値を選択する（ステップ５６）。最後に、ユーザはモデリングプロセスを開始し、システム１０はユーザが選択したパラメータに基づいて食品事件をモデリングする（ステップ５８）。

図７は、介入オプションに関するシステム１０の動作の実施形態のフロー図である。ＡＰＭＴ１２が食品事件をモデリングし始めるとすぐに、ユーザは、食物事象に関連する情報に基づいて利用可能な介入オプションを見ることを選び得る。ユーザが介入オプションを（例えば、ＡＰＭＴ１２ソフトウェア内のボタンをクリックすることによって）見ることを選ぶと、システム１０は、ユーザが選択したパラメータに応じて１つ以上の介入オプションを提供する（ステップ６０）。ユーザが介入することを選ぶ場合（ステップ６２）、ユーザは１つ以上の利用可能な介入オプションから選択し（ステップ６４）、ユーザが終了すると、システムは選択された介入オプションに基づいて食物汚染事件をモデリングし続ける（ステップ６８）。あるいは、ユーザが介入しないことを選ぶ場合（ステップ６２）、システムはユーザをメインユーザインターフェースに戻し（ステップ６６）、食物汚染事件をモデリングし続ける（ステップ６８）。

一般的に、ユーザに提供された介入オプション（ステップ６０）は、特定の食品事件について知られているもの次第で変動し得る。例えば、病気の食物源が知られていない場合、介入オプションは、後に説明するように本発明のソフトウェア実装について限定される。

図８に示されるように、ＡＰＭＴ１２を起動するとすぐに、システム１０が様々な内蔵ソフトウェアプロセスを実行し、ユーザに意図的でない汚染事象または意図的な汚染事象の間で選択するように（マウスでクリックできるボタン７２で図示される）要求するインターフェースまたはウィンドウ７０をユーザに提供する。意図的でない汚染は、生鮮食品を自然発生する微生物またはバクテリアに曝すこと、低温殺菌または貯蔵における失敗によって自然発生する微生物を復帰させてしまうことといった事を含む。対照的に、意図的な汚染は、食品流通チェーンのある地点で食品または品目を自然汚染物質または人口的病原体で汚染すること（例えば、誰かが、１９８２年にアセトアミノフェンカプセルのタイレノール（商標）に手を加えるとき）を選ぶ主体を含む。

図９は、ユーザが意図的でない汚染を選択した後のＡＰＭＴ１２ソフトウェアアプリケーションのウィンドウ７０を示す。発生タイプボタン７２を維持することに加えて、ＡＰＭＴ１２ソフトウェアアプリケーションは、選ばれる様々な判定基準（プルダウンまたはドロップダウンリスト７４で示される）とモデリングプロセスを開始する実行ボタン７６とをユーザに提供する。ユーザが意図的な汚染を選択するのか、もしくは意図的でない汚染を選択するのかによって、各プルダウンメニュー内のオプションと判定基準とは変動し得る。

図示されるように、ツール１２は、ユーザがドロップダウンリスト７４Ａから汚染を選択することを可能にする。汚染物質ドロップダウンリスト７４Ａは、可能性のある汚染物質をいくらでも含み得、それぞれはデータベースに格納された汚染物質プロファイルに対応する。汚染物質はボツリヌス毒素、サルモネラ、大腸菌等を含み得る。

ツール１２はまた、ユーザが食物ドロップダウンリスト７４Ｂから食品を選択することを可能にする。例えば、牛乳を選択することは、汚染リスト７４Ａの内容を部分的に変え得る。何故ならば、様々な微生物の汚染物質または他の汚染物質は、特定の食品にのみ該当し得るからである。同様に、汚染地点（ドロップダウンリスト７４Ｃ）と汚染された生産量（ドロップダウンリスト７４Ｄ）との判定基準もまた特異的な内容である。例えば、食物リスト７４Ｂから選択された食品項目がレタスである場合、汚染地点リスト７４Ｃはフィールド（畑）、流通センター等を含み、一方で、「牛乳」の食物選択は、汚染地点リスト７４Ｃに酪農場、牛乳処理装置、荷送主等を含むようにさせる。よって、ドロップダウンリスト７４は、食品項目毎の食品流通プロファイルに格納された食品流通データに敏感であり、かつ、それに直接つながる内容である。

ドロップダウンリスト７４の最後の２つのモデリング判定基準は、生産物流通プロファイルは特定の季節に従って変動し得（ドロップダウンリスト７４Ｅ）、公衆衛生応答時間（ドロップダウンリスト７４Ｆ）は地域および発生のタイプによって変動するという認識に基づいている。特に、このパラメータは季節的変動を有する食物に対してのみ現れる。例えば、ある食品は、一年のうち異なる時期で異なる地域が起源である限り季節的である。よって、食品流通プロファイルは、例えば季節によってまたは月を増す毎に、長い時間をかけて変化し得る。「季節」に対する季節ドロップダウンリスト７４Ｅは、「春」、「夏」、「秋」および「冬」並びに各月を選択肢として含み、その結果、微小体量（ｇｒａｎｕｌａｒｉｔｙ）のレベルがモデル毎に調整され得る。

公衆衛生応答時間ドロップダウンリスト７４Ｆは、公衆衛生当局が食品関連の病気を検出するまでにかかる時間の推測または見込みである。特に、このパラメータは、病気の報告と発生の確認との間の時間について触れる。国のある地域において、例えば、顕著な公共サービスが公衆衛生に向けられるミネソタにおいて、応答時間は何日間かであり得、他方で他の地域、より農村地域においては応答時間がより長くなり得る。よって、公衆衛生応答時間の判定基準は、ユーザが「正常な応答」、「迅速な応答」および「鈍い応答」から選択すること、もしくは代わりにいくつかの日数を選択することを可能にする。あるいは、公衆衛生応答時間は、公衆衛生レコードに基づいてモデリングされ得る。

ドロップダウンリスト７４は、ユーザが利用可能な情報に従って事実シナリオに適合するようにモデルをカスタマイズすることを可能にする様々な判定基準を提供する。特に、ドロップダウンリスト７４は、季節、応答、汚染物質等の変動に基づいてモデルを構成するためにユーザが判定基準を選択することを可能にし、ツール１２が広範囲の可能性の統計的に該当する情報を提供することを可能にする。

図１０は、意図的な汚染事象のユーザによる選択に対応するウィンドウ７０を示す。示されたシナリオは、「意図的」である。図示されるように、判定基準（ドロップダウンリスト７４で示されるような）は、ユーザ選択目的と大部分が同じである。しかしながら、汚染物質（ドロップダウンリスト７４Ａ）を選択する代わりに、ユーザはリストから「病原体」を選択する。この場合、汚染事象が意図的であるので、因子のリストは「意図的でないリスト」に現れないかもしれない化学的因子とある栽培された微生物因子とを含む。例えば、ヒ素による牛乳の意図的でない汚染は見込みがないので、ヒ素は可能性のある「意図的でない」汚染物質としてリストされないが、可能性のある「因子」としてはリストされ得る。

一般的に、ツール１２はユーザに利用可能な判定基準のグループから該当する選択をするように促す。様々な判定基準から利用可能な値は相互依存しているので、リストはユーザ選択に従って調整し得、その結果、食品項目に基づいて有効な選択のみが可能である。

モデリングされた食品項目のある例は、ヘッドレタス（ｈｅａｄ ｌｅｔｔｕｃｅ）、粗みじんにしたレタス（例えば、給食のために）、袋詰めされたレタス、ドライチーズ、牛挽肉、葱、牛乳、ジャガイモ等を含む。特定の食品項目とは独立した、因子／汚染物質に対するある可能性のある選択値は、ボツリヌス毒素、コレラ、サルモネラ、大腸菌、赤痢菌、腸チフス、胃腸炭疽等といった微生物汚染因子を含み、サリン、ソマン（Ｓｏｍａｉｎ）、タブン、ＶＸ等といった化学汚染因子を含む。さらに、放射性物質の汚染物質もまた含まれる。

前述したように、「汚染地点」の判定基準に利用可能なオプションは、食物タイプに特異的である。食物プロファイルを組み立てて集める間、食品項目毎に食品流通チェーンの段階が識別される。例えばレタスの流通チェーンにおける段階は以下の点を含む。つまり、フィールド、ハイドロクーラーまでのトラック（追跡）、ハイドロクーラー、流通センターまでのトラック、流通センター、小売店までのトラックおよび小売店を含む。牛乳、牛肉または他の食品項目に対して、段階は異なる。例えば、牛乳は低温殺菌段階と瓶詰めする段階とを含む。

汚染された食品量はまた、特異的な内容である。例えば、汚染された生産物が牛乳であり汚染地点が酪農場である場合、汚染された生産量はパック数ではなくリットルまたはガロンの単位であり得るが、他方で、汚染が瓶詰めの後に生じる場合、量はパック数の単位であり得る。レタスに関しては、食物タイプが袋詰めされたレタス（この場合、量は袋の数の単位である）でない限り頭数の単位であり得、以下同様である。よって、汚染された生産量は、選択された食物タイプと汚染地点とに従って変動する値を有するプルダウンメニューである。

ユーザが所望の判定基準を選択し終えると、ユーザは「実行」ボタン７６をクリックし、ツール１２は選択されたパラメータに従って、かつ、集められた食品流通プロファイルと汚染プロファイルとに従って、食品事件をモデリングし始める。

図１１〜図３１は、本発明のシステム１０の実施形態へのモデルディスプレイウィンドウ７８を説明する。このモデルディスプレイウィンドウ７８は、この実施形態において、判定基準の選択が完了すると自動的に表示する。ディスプレイウィンドウ７８は、特定の食品事件をモデリングする、ツール１２によって生成された情報を含む。図示されるように、食品事件に対して選択された（ドロップダウンリスト７４から選択された）判定基準は、ウィンドウの上端部を横切って表示される（参照番号８０で示される）。この場合、モデリングされた食物汚染事件は、２４０，０００個のヘッドレタスにもたらす意図的でない食物汚染事件を含む。因子／汚染物質はサルモネラであり、これはフィールドにおいて頭状のレタスに導入された。食品事件は、夏の間モデリングされており、公衆衛生応答時間は、迅速であることを選択される。

一般的に、ツール１２は大量の情報へのアクセスを提供する。図示されるように、ユーザが選択した判定基準の下で、ツール１２はタブ８２の行を提供する。つまり、「発生プロファイル」タブ８２Ａ、「食物買取（Ｓｏｕｒｃｉｎｇ）プロファイル」タブ８２Ｂ、「消費プロファイル」タブ８２Ｃ、「因子／汚染物質プロファイル」タブ８２Ｄおよび「疾病率／死亡率プロファイル」タブ８２Ｅである。さらに、その行のちょうど上に、ツール１２は、モデルへの判定基準を変更するために「入力変更」ボタン８４をユーザに提供する。「入力変更」ボタン８４によって、ユーザはいかなる地点でもモデルを変更することにより、新しい情報が利用可能になるのにつれてエラーを修正すること、もしくは異なる事実パターンがどのようにモデルを変更するのかをただ見ることが可能になる。

図１１において、ツール１２は「発生プロファイル」タブ８２Ａを介してアクセス可能である発生プロファイルウィンドウを示している。発生プロファイルウィンドウは、生産物流通プロファイルと汚染物質プロファイルとの情報をグラフィカルに表示し、さらなる情報と介入オプションとへの容易なアクセスを提供する。

一般的に、発生プロファイルウィンドウは、選択された食品事件の予想される進行を長期にわたって時間ディスプレイ８６によって示されるように示す。この枠における経過時間は０日と０時間とであり、これはシミュレーションが開始していないことを意味している。一般的に、時間は流通チェーンから消費するまでずっと食品の進行を統計的に評価することである。時間要素はまた、汚染プロファイルへの要素としても使用され得る。この場合、選択された生産物がレタスであるので、時間は収穫時から計算される。

モデリングプロセスの間のどんな地点でも、ユーザは印刷ボタン８８をクリックして、現在の画面を印刷することができる。さらに、「実行」ボタン９０Ａは、モデリングプロセスが進行中であるときは「一時停止」ボタン９０Ｂになり、その結果、ユーザはモデル内の特定の時間枠を調べることができる。

図示されるように、バー９２は、ウィンドウを横切って水平方向に延び、特定モデルの進行を示す。ユーザは、バー９２上の進行マーカー９４をクリックしてドラッグすることによってソフトウェアを向上させたり、もしくはバックアップしたりすることができる。最後に、ウィンドウの下端部は、流通する間の生産物の移動時間による段階的バーチャート９６、ならびに、結果として生じる発生の進行を示す。図示されるように、０日０時間の経過では、流通された生産物はない。

最後に、ウィンドウは米国本土のアニメマップ９８（ａｎｉｍａｔｅｄ ｍａｐ）を提供する。マップ上の丸は、レタスの生産フィールドを強調表示している。食品産業内で、特に生鮮食品において、国全体の生産の大部分を供給する場所は、通常ほんの一握りしかない。しかしながら、マップは所定の食品に応じて変動する。例えば、液体牛乳に対して、アニメマップ９８は地理的分布を反映するように設計される。ソフトウェアの特定の実装と選択された食品とに応じて、収穫場所は変動し得、かつ、１人以上の生産者を含み得る。

図１２は、（ソフトウェア内で）１日と４時間経過した後の同一の発生パラメータを有する同一の発生プロファイルウィンドウを示す。経過時間は実際の時間ではなく、モデル（または参照フレーム）内で経った時間であることが理解される。図示されるように、マップは生産物がフィールドから流通チェーンを移動するにつれて予測される生産物の場所を表示する。この段階では、生産物は流通センターに到達している（四角で示される）。

ウィンドウ７８の下部に沿った時間段階バーグラフ９６の部分は、収穫された食物の３８％が流通センターに到達していることを示す。食品は小売店にまだ到達していない。食品が流通チェーン内を移動するにつれて、マーカーは色または形を変えて、もしくは別な方法で、特定の場所における流通の最近の段階を表示するために変化を示す。

実際面では、ドットは流通チェーンにおける特定の段階を示すのに色分けされ得、時間段階のバーチャート９６は一致するように色分けされ得る。しかしながら、ここで示されるように、マーカーは再現を簡単にするために様々な形に変えられている。

図１３は、１日と２３時間の経過時間におけるウィンドウ７８を示す。図示されるように、収穫された生産物の５％が小売店に到達しており（白い三角で示される）、収穫された生産物の５９％が流通センターに到達している。生産物は２日経たないうちに米国本土をほぼ全体にわたって移動している。

図１４は、２日と２２時間の経過時間におけるウィンドウ７８を示す。この地点では、収穫された生産物の８０％が流通センターに到達しており（レタスのほぼ７３１，０００個が流通センターにある）１２％が小売店にあり、３％は既に購入されて消費者が家に持ち帰っている。ほぼ９，０００人の人々が既に汚染された生産物を消費している。図１４を図１５〜図２９と比較して分かるように、食品が流通チェーン内を移動するにつれて、そして、病気の発生が始まるにつれて、形を変えるマーカーがある。

前述したように、食品流通プロファイルは、卸業者、収穫者等をインタビューし、かつ、長い時間にわたって流通チェーンを通る食物の流れを監視することによって集められる。消費プロファイルは、消費者をインタビューすることによって同じ方法で作成され得る。あるいは、消費プロファイルは独立して維持され得、ツール１２が必要なときにアクセスされる。

図１５は、４日と６時間とが経ったモデルの状態を示す。この画面になる前のいつかの時に第１の病気が発生した。病気の発生は、経済的影響分析ディスプレイ１００を始動させ、次々に明らかになる発生の経済的かかわりをモデリングする。

図示されるように、ツール１２は病気の最も早い発生は、汚染された食物を最初に受け取った地域において発生する可能性が高いと予測する。図示されるように、１２３，７２３戸の世帯が食品項目を消費したことと見積もられているが、１００戸のみが病気のサインを示している。この地点においてこの症状で治療を求めた人はいない。世帯バーグラフは世帯毎に２．２人を仮定しており、その数は家計消費を反映する。

誰も医療情報を求めないので、疫学的ディスプレイ１０２は、発生情報を一つも有していない。さらに、ツール１２はさらなるユーザオプションを設け、「介入」ボタン１０４をクリックすることで進展する発生に介入する。介入ボタン１０４は図２０を参照しながらより詳細に説明される。

経済的影響分析ディスプレイ１００は、直接および間接ビジネス費用、医療費および個人費用の点から進展する発生の費用をモデリングし、現在高を与える。経済的影響分析は、実績原価データ、実績原価のモデル、または失業費用、直接医療費等の見積もりに基づき得る。

ウィンドウ７８の下部に沿ってある時間段階バーグラフ９６は、流通と病気とのデータをトラックすることに注目することもまた重要である。図１５の流通におけるレタスの割合および容量を図１６のものと比較すると、割合は４日目から６日目にかけて下がっている。それは、一つの理由としては、より少ない生産物が流通センターにまだあるからである。生産物のより大きな割合は、小売商の場所に到達しているか、購入されたか、および／または消費されている。よって、バーグラフは食品流通プロファイルのベル形分布をトラックする。

図１６は、６日と２時間とが経ったモデルの状態を示す。図示されるように、より多くの消費者が病気のサインを示しており、病人のなかで治療を求め始める人もいる（無地の三角（ｓｏｌｉｄ ｔｒｉａｎｇｌｅ）で示される）。ウィンドウ７８の下部を横切る時間段階バーグラフ９６は、６８７症例の病原体依存性病気と６７症例の治療を求める病気の消費者とを示す。特に、「症例の数」は消費から生じた病気のうちシミュレーションした数を示す。この数は部分的に、汚染された生産物の選択された量（この場合２４０，０００個のレタスである）に基づく。

経済的ディスプレイ１００によって示される経済的影響は、医療関係の費用が１００，０００ドル（百万ドル単位で示すと０．１ドル）を達したことを示す。直接および間接ビジネス費用は、それぞれ２．３百万ドルと９．１百万ドルとまで上がっている。

図１７は、９日と１１時間とが経ったシミュレーションされた食品事件モデルの状態を示す。時間段階バー９６は、症例の数は３，３７３まで上がっており、治療を求める数は４２９症例まで上がっている。そして、１つの症例のみが保健所または公衆衛生当局に報告されている。この地点で、総合経済的影響は５千百万ドルであると見積もられている。

図１８は、１１日と２０時間とが経った食品事件モデルの状態を示す。この地点で、ツール１２は発生から引き起こされる死亡の数を見積もる。描写を容易にするために、ツール１２は発生から生じるものと統計的に予測される全ての死亡を示す。前と同様に、経済的ディスプレイ１００に示される経済的影響は上昇し続ける（この段階で６千９百万ドルを超えるまで）。

図１９は、１４日と２１時間とが経った食品事件モデルの状態を示す。図示されるように、見積もられた経済的影響は１億５千９百万ドルに達しており、見積もられた死亡数は２７件に達している。

モデリングプロセスの間のどの地点においても、ユーザは印刷ボタン８８をクリックして、印刷したり、もしくはデータを表計算シートまたは他のシステムにエクスポートしたりすることができる。さらに、モデルは、ユーザが単に一時停止ボタン９０Ｂをクリックするだけでいかなる段階においても停止され得る。

図２０は、介入ウィンドウ１０６を示しており、これはユーザが「介入」ボタン１０２をクリックすると開く。事象が認識されるとすぐに、可能な介入が選択されて発生を緩和し得る。図示されるように、ディスプレイ１０２における疫学的情報は更新されて、発生が認識されたことと発生の原因はサルモネラ菌であることとを示す。

介入ウィンドウ１０６内に示された介入オプション１０８は、利用可能な発生情報に基づく。モデルは発生に関する現在の疫学的知識を踏まえて実現可能な介入を表示する。特に、起こる得る発生または特定の症状に対して公衆衛生サービス（ＰＨＳ）を変更することは、発生が識別されるまでは困難である。この地点で、食物源が知られていないならば、食品流通チェーンに介入することは認可されたオプションではない。継続ボタン１１０をクリックすると、ツール１２にシミュレーションを継続させる。介入オプションをチェックすることは、経済的影響とモデルと関連する他の要因とを変更する。この場合には、介入オプションは選択されていない。しかしながら、介入の組み合わせが選択されると、ツール１２は現地点から継続する。

図示されるように、利用可能なオプションのみが特定の症状とともに起こり得る発生に対して地域のＰＨＳに警告を発し、および／またはＰＨＳに発生を警告して全ての症状を提供する。見積もられた費用効果はそれぞれ３０％と６０％とであると示される。

特定の介入オプションは特定の実行に依存する。特に、公衆衛生当局は民間の食品卸業者よりも幅広い資源と異なる利用可能な介入とを有し得る。このように、オプションは特定の実行に適合するようにカスタマイズされ得る。

図２１は、１６日と１２時間とが経ったモデルの状態を示す。この地点で、疫学的ディスプレイ１０２に示されるように、発生、原因物質および食物源が全て識別されている。前述したように、更新された情報はさらなる介入オプションへの基礎を提供する。

図２２に示されるように、介入ボタン１０４をクリックして、介入ウィンドウ１０６を開けさせる。介入ウィンドウ１０６は、公衆衛生警告、公示、生産物の保持およびリコール主導権を含む、いくつかの介入オプション１０８を提供する。

図２３は、同一の介入ウィンドウ１０６を示しており、ユーザが９０％の費用効果と示されている「すべての食品の国内リコール」を選択している。継続をクリックすることによって、ユーザはモデルを変更して、その結果特定の介入が総合経済的影響における上昇率に影響を与える。

図２４〜図２６は、リコール努力の進行を示す。時間段階バーグラフは、例えば、リコールされるべきレタスが３３４，９７７個残っていることを示しており、モデルが進行するにつれて、リコールされるべきレタスの残数が減少する。

図２６は、汚染の地点もまた知られている（疫学的ディスプレイ１０２に示されるように）時の介入ウィンドウ１０６を図示する。ここで、さらなる介入オプション１０８が利用可能であり、ユーザが複数のオプションから選択することを可能にする。介入オプション１０８は、「公衆衛生警告」、「公示」（例えば、メディアを介して）、小売店に生産物を棚から移動させて、その生産物を保持しておくよう指示する「生産物の保持」、汚染地点から発行する全ての食品の「リコール」または汚染されていると決定された特定の数々の食物の「リコール」、および「汚染物質」を含む。各介入オプションは、病気および死の率に反映される疾病率／死亡率意味づけを有し、経済的ディスプレイ１００に反映される経済的意味づけを有する。相対的な費用効果とオプション数とは利用可能量が増加するにつれて変動する。

さらなるオプションがユーザに利用可能であるが、前に選択されたリコールオプションは今「灰色に塗られて」おり、その結果ユーザはそのオプションを再度選択することができない。ツール１２が選択された介入オプションを自動的に行うようにセットアップされている場合、ある重複している介入オプションまたは二重の介入オプションを可能にするために全ての可能な介入オプションが再び提示され得る。

図２８は、様々な介入オプションを選択した後の食品事件の進行を示す。選択された介入によって、流通している汚染された生産物の量が減少し、一部の消費者が汚染された生産物を食すことを未然に防止される。よって、リコールされるべき生産物の残数が減少し続けるにつれて（時間段階バーグラフ９６に図示されるように）、治療を求める人々の数が減速し始める。

図２９は、３１日と０時間とが経ったモデルの進行を示す。図示されるように、経済的影響ディスプレイ１００は、総費用５億７千９百万ドルを示しており、疫学的ディスプレイ１０２は、汚染された区画（ｌｏｔｓ）が識別されたことを示す。

図２９は、消費プロファイルタブ８２Ｃからユーザに利用可能なデータを示す。図示されるように、ツール１２は、ユーザが消費プロファイル８２Ｃ内のタブから選択することを可能にする。特に、ユーザは年齢層による消費タブ１１２Ａ、原料用法タブ１１２Ｂおよび地域性タブ１１２Ｃを選択し得る。年齢層による消費タブ１１２Ａはさらに、人口を人口統計の区分によって分解され得る。発生を十分に理解するために、どんな人口統計区分が最も効果をもたらし得るかを知ることは非常に重要である。年齢、性別、人種、民族性および地域性は全て、消費者を曝すこと、罹患率および病気の進行の要因であり得る。さらに、このディスプレイ内で、ユーザは、今年生産物（ここでは、生産物はレタスである）が一人あたりに食された回数（タブ１１４Ａ）と年齢層毎に消費されるレタスの割合（タブ１１４Ｂ）とから選択し得る。ツール１２はそれから、バーチャート１１６内のデータを組み立てて表示する。

図３１に示されるように、１１４Ｂが選択されると、ツール１２は年齢層毎に消費されるレタスの割合を表示する。人口統計による分解は、介入決定をするためにさらなる基礎を提供するので、ユーザは発展する食品事件の量的かつ質的な分析に基づいて介入決定をすることできる。

一般的に、食物プロファイルを組み立てて集めることは、一時的な外注マップの構成を含み、これは生産者／荷送人、同業組合および米国農務省（ＵＳＤＡ）からの実データに基づく生産物の生産センターを示す。

前述の説明の大部分はユーザに与えられた判断基準に基づいて食物事象を分析かつモデリングするツール１２に向けられてきたことを理解することが重要である。しかしながら、ツール１２は、実質的なデータとリアルタイムの分布情報とに基づいて、市場内の食物トラッキング、発生検出および分析を行う食物システムに土台を置く。

図２に戻って参照すると、トレースリコールシステム３０は、市場内の食物トラッキングシステム（要素２４としてファントムで示される）を含んでおり、これはデータベース１４Ａ内に格納された食品流通プロファイルと直接またはネットワーク接続を介してインタラクトする。市場内の食物トラッキングシステム２４は、ネットワーク１６に接続されて限られたリモートアクセスを可能にし得るソフトウェアベースのコンポーネントである。一般的に、市場内の食物トラッキングシステム２４は、識別された食物事象に基づいて食品トレースを行うのに必要とされるとき、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）接続または他に安全な接続方法を用いてネットワーク１６（例えば、インターネット）を介して流通チェーンにおける識別された回線または供給元（ｖｅｎｄｏｒ）に時折接続し得る。

特に、トレースリコールシステム３０は、市場内の食物トラッキングシステム２４を用いて、汚染された食品のトレースに一進一退を行う。リコールシステム３０は、既存の市場データベースに自動的に照会するように構成され得る。この既存の市場データベースは、流通チェーンにおける識別された供給元（例えば、小売業者、同業組合、卸売業者等）によって使用および維持され、それら自身の流通チェーンを貫く生産物をトラックする。これは、安全な接続、暗号化技術および／またはカスタマイズされたプラグインまたはアドオンコンポーネントを用いて達成され得る。これらコンポーネントは、特定のデータベースの供給元によって、またはトレースリコールシステム３０と個々の供給元との間のインタラクションへの自動化された安全なインターフェースを提供するために必要とされることによって発展し得る。インタラクションは、インターネット上でＶＰＮ回線を介して最も頻繁に生じるので、標準の安全なインターネットインターフェースとプロトコルとは２つのシステムを接続するのに用いられ得、標準のデータベースＡＰＩは大抵のインタラクションに用いられ得る。

市場内の食物トラッキングシステム２４は、リアルタイム市場内食物トラッキングを許可するデータベースシステムであり、特定の小売店および食品サービス店への食品の迅速な「トレースフォワード」と汚染された生産物の源への「トレースバック」を可能にする。トレースリコールシステムは、食品流通システムの全てのメンバー（農家、製造加工業者／製造業者、卸業者、小売店／食品サービス店等）を連結する検索可能なデータベースシステムであり、これは特定の生産物を起源から消費者による購入地点までトラックすることを可能にする。

特定の食品汚染事象の場合において、食物トラッキングシステム２４は、それらの流通経路データを正確で信頼性があり、かつ、使用可能な形式に翻訳するソフトウェアシステムを用いて企業と安全にインターフェースをとる。この形式は、ＦＤＡおよびＣＤＣが発生に関係している適当な食品を識別するのに使用され得、生産物の源の識別に役立つ三角測量を行い得る。

一般的に、システム１０は、食物汚染事象を迅速に効率的に識別かつ封じ込めすることを可能にするように設計されるが、一方で、そのようなシステムの開発の産業への諸経費および影響を最小限にする。食物汚染事件が、ＣＤＣまたは他の公衆衛生当局が疑わしい生産物を識別することができる段階まで発展すると、市場内食物トラッキングシステム２４を用いて、供給者を識別し、汚染された食品を潜在的に含む全ての場所に連絡情報を提供し得る。所望される場合は、市場内食物トラッキングシステム２４をその後に用いて、ＣＤＣまたは他の公衆衛生当局から要求されるアクション（例えば、封じ込めまたはリコール）を知らせるためにこれら全ての場所に自動的に接続し得る。

市場内食物トラッキングシステム２４は、発生報告の地理的位置を食品流通ネットワークの周知のパターンと比較して、発生に含まれる特定の卸業者について三角法を用いることによって、汚染事件に含まれる卸業者と生産物とを識別する。

ある実施形態では、トレースリコールシステム３０は、食物経路データベース、データベース保守システムおよびオンコールまたはオンデマンドの食物トレーシングシステムといった追加的な要素を含み得る。

食物経路データベースは、食品流通システムにおける全ての様々な地点またはリンクを識別および連結するデータベースである。このデータベースは、ＦＤＡが取得する登録情報を備えており、識別されたリンクまたは供給元または企業から直接取得された該当する食品項目への供給元および生産物情報で補完され得る。

供給元情報を用いて、流通経路における各地点から前の地点まで戻って連結され（「バックとレーシング」と呼ばれるプロセス）、食品リストによって、各食品に特定の連結を可能にする。現在のＦＤＡ登録規則はレストランと小売業者とを免除するので、流通経路の終点（卸売業者）から食品の店舗に送る地点までの消費者リストを得て、リコール努力を可能な限り効率的にすることを可能にすることが所望される。

データベース保守システムは、食物経路データベースの供給元と生産物との部分を形成して維持するのに用いられる。要求されたデータの大部分は、食品産業の企業から供給されなければならないので、食物トラッキングシステム２４は、データ入力の効率性を最大化し、データ入力のエラーを最小限にするために３つの更新方法を提供する。

１）電子的なデータキャプチャモードは、電子的に伝送されたデータを直接入力することを可能にする。企業はこの方法を用いて、直接企業自身のシステムからこのシステムの食物経路データベースに、インターネットまたは他の通信手段を介して電子的に送信することができる。

２）インターネットベースの更新モードは、インターネットインターフェースを介してデータの直接入力を可能にする。企業はこの方法を用いて、安全なアクセス方法で食物トラッキングシステム２４にログオンし、食物経路データベースにおける彼らの情報を見て、かつ、更新することができる。

３）バッチ更新モードは、供給元にデータベースに格納された情報を更新するように促す。特に、食物トラッキングシステム２４は定期的に供給元または企業に、電子的な形式または紙の形式で食物経路データベースから最近のデータベース情報のコピーを送る。供給元または企業はそれからこの情報を更新し、食物経路データベースにおける記録が更新され得る場であるシステムのホストに戻す。

オンデマンドまたはオンコールトレースリコールシステム３０は、食物プロファイルデータベース１４Ａおよび食物経路データベース、または供給元のデータベースに格納された食品流通プロファイルに基づくオンデマンド食物トレーシングを可能にする。オンコール食物トレーシングシステム３０は、２つの方法で動作する。

第１に、発生検出モードは、食料供給の汚染が疑わしいが確認されていないときに用いてられる。この場合、汚染の疑いがある場所は食物トラッキングシステム２４の食物トレーシングシステムに入力され、この食物トラッキングシステム２４はそれから、食物経路データベースを用いてこれらの場所を三角測量することによって、これらの共通の流通経路とその経路で扱われる生産物のタイプとを明らかにする。

汚染の疑いがある場所を経路データベースに格納された経路を用いて三角測量し、システム１０は汚染の源と思われる所（すなわち、汚染された食品）を識別するのに役立つ主要な情報を生成するのに用いられ得る。

さらに、このタイプの情報は、疫学的研究（およびおそらく食物を記録せよというＦＤＡ要求）が、疑いがある場所に連結されるそれら施設のみに焦点を合わせることを可能にする。特に、食品毎に特定の卸業者が、食物に基づく病気の症状を表す人々の様々な場所に基づいて識別され得る。特定卸業者の所在確認がされるとすぐに、汚染された生産物は必要に応じてトレースおよびリコールされ得る。

システム１０が動作するその他のモードは、食物トレースモードであり、これは食料供給の汚染が確認されて、封じ込めまたはリコールのアクションが取られるべきときに使用される。この場合、汚染された生産物が確認される実際の場所を識別し、その結果リコール／封じ込めの努力が影響を受けた実際の場所に焦点を当て得ることが重要である。この焦点は、汚染物質に残留効果の可能性がある場合（例えば、保管場所を汚染する傾向にある炭疽菌といった生体毒素による場合）特に重要であり、これにより影響を受けた場所の汚染除去が容易になされ得る。

影響を受けた生産物の実際の場所を識別するには、日ごとの生産物輸送に関する詳細な情報が必要であるが、そのような情報を維持および提供するには産業への負担が相当なものになりかねない。この負担を最小限にするために、食物トラッキングシステム２４は、詳細な輸送情報は実際の汚染事象が生じるときにのみ集められることを要求する「オンコール」またはオンデマンドアプローチを用いる。

前述したように、各供給元はその生産物のアップストリームとダウンストリームとの流通に関する自身の情報を保持する。汚染の疑いが発生した地域に販売する供給元のデータベースは、自動的に照会されて、汚染された生産物の流通経路内にある企業から要求される情報のみを収集する。この方法で情報の要求を制限することにより、情報要求の頻度が減り、また、各要求によって影響を受ける企業の数も減る。このシステムは三角測量を行い、潜在的な源を自動的に識別するので、制限されたデータ収集はシステムの有効性を損なうことなく行われ得る。

食品の汚染が確認され、封じ込めまたはリコールのアクションが要求されるとき、トレースリコールシステム３０は汚染報告の場所と時期とを入力することによって開始される。食物トラッキングシステム２４は、データを用いて三角測量を行い、報告された汚染場所全てに関係する食品を輸送する全ての卸業者を識別する。システム２４はそれから、関係する供給元から日ごとの輸送に関する詳細な情報を要求する。この情報は、汚染された生産物を受け取った全ての店舗のリストを生成するのに用いられる。さらに、所望される場合、公衆衛生当局（例えば、ＣＤＣ）に要請することは、システム１０に要求されるリコール／封じ込めアクションを通知し得、システム１０はこの通知を汚染された生産物を潜在的に含む全ての場所に送る。

そのようなオンコールシステムが効率的に作動するためには、様々な企業から集められたデータが完全であり、矛盾のないおよび内部的に一致することが絶対不可欠である。ある程度の正確性が欠けていると、１つの企業からの情報が流通経路における他の企業からの情報と一致せず、全体のプロセスの整合性が危うくされ得る。そのようなエラーを解消するには再フォーマットとデータ変換とが要求され、困難であり、エラーと時間遅延とを必然的にもたらす活動（食物汚染事象に迫られて行われた場合）が要求される。

そのような複雑な状態を避けるためには、食物トラッキングシステム２４は、関係する企業が、データが実際に必要とされる前に必要なデータの整合性を得ることを保証するプロセスを含む。このプロセスは４つのステップを有する。

第１に、トレースデータの規格は産業全体に設けられ得る。この規格は、必要とされるデータの内容と形式とに関する包括的な規格であるべきである。

第２に、規格は既存および新しいソフトウェアプロダクトに実装されねばならない。食品産業における多くの企業は既に、オンコール食物トレーシングシステム３０で必要とされるデータを、外部のソフトウェアベンダから購入されたソフトウェアシステムに保持している。そのようなソフトウェアベンダの中には、規格を開発することに関与するものがあり、規格の開発に関与しないそれらソフトウェアベンダは接続されて、規格が通知され、要求されたデータセットをシステムから抽出するインターフェースを開発することを奨励される（基準のデータセットは妥当性目的で提供される）。

第３に、様々な同業組合とベンダとは規格を採用せねばならない。政府がそのような規格を強要する場合、規則に制約される全ての企業が接続されて、規則の存在とそれら実装への規格とが通知され、かつ、オンコールトレーシングシステム３０に関与することが要求される。関与することに同意するそれら企業は、必要に応じて補助を受けて自身のシステムに要求された変更を実装する。

最後に、抽出されたデータの整合性が検査される。これを受けて、プロセスの最後のステップは、実装がうまくいっているかを確実にするために、関与する企業それぞれに定期的に彼らのシステムからデータセットを提出することを要求する。定期的な検査プロセスを終えた企業は、規格との整合性の証明書が発行される。

一般的に、本発明の食物トラッキングシステム２４は、多くの利点を提供する。第１に、食物トラッキングシステム２４は、
１）地理的に分けられた報告が流通プロセスを通して連結されるときに識別することによって、幅広い食品事件をより早く検出し、
２）報告された汚染場所と関連がある食品項目を隔離することによって、汚染事件の原因である食品項目をより早く、かつ、より正確に検出し、
３）事象に潜在的に関係している特定の場所にのみ焦点を当てられ得ることから、封じ込めまたはリコールの通知の焦点がより明確になり、それによって、関係していない場所への影響を減らし、
４）必要な情報は一回の接続から即座にアクセス可能であることから、より早く、かつ、より簡単にリコール／封じ込めのアクションを行い、
５）データ提出の頻度と範囲とを減らすことによって、産業への影響を最小限にし、および、
６）提出されるべきデータの規格を設定し、これら規格の実装を産業中で容易にすることによって、データ収集プロセスの整合性を確認することで、
食物汚染事象に関係している任意の生産物を検出し、封じ込めおよびリコールすることを容易にする。

収集されたデータは、ＣＤＣまたは他の公衆衛生当局に、「１フォーワード―１バック」の詳細な輸送情報への制限付アクセスを提供し、その結果、リコールの際には該当する流通経路に関係がある企業のみが接続される。より重要なことに、汚染された食品項目は周知の源のどこからでもトレースフォワードおよびトレースバックワードされて、そのようなリコール努力をより効率的にし得る。

ここまでは、説明されたツールは疑いのある食品と源とを識別するより早いルートを可能にし、封じ込めと汚染除去とを特定の企業と地域に制限し、および消費者を危険に曝すことと食品会社の巻き添え被害とを減らす。さらに、これらツールは、産業が２００２年のバイオテロへの備えと応答法（Ｂｉｏｔｅｒｒｏｒｉｓｍ Ｐｒｅｐａｒｅｄｎｅｓｓ
ａｎｄ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ａｃｔ ｏｆ ２００２）の要求部分を保持する記録を遵守することを容易にする。

最後に、早期検出システム（図示せず）は、システム１０への追加的なまたは補完的なコンポーネントとして実装され得る。早期検出システムは、データキャプチャインターフェース、データベースおよび権限を与えられたユーザに対する症状情報を含む。一般的に、目的は公衆衛生当局の人と医者とにインターフェースを提供することにより、汚染事件において（例えば、食物事象の早期の症状に直面する人々がいると思われる所において）早く情報を入力することである。そのような人々とは、例えば、１）汚染物質に早期に曝される可能性のある人々（例えば、栽培者、製造者、卸業者および小売業者を含む食料生産チェーンにおける労働者たち）と、２）汚染された食物の消費に対する早期応答を有する可能性がある人々（例えば、レストラン、ファスト食物店舗における作業員といった調理する間に食物を消費する可能性のある人々）および危険に曝された後即座に症状が出現する可能性が最も高い人々（幼児）と等である。

潜在的なカナリアサイト（ｃａｎａｒｙ ｓｉｔｅ）は、食品産業における関係を識別する食物トラッキングシステムデータベースを用いることによって、かつ、学校における医療関係者のコンタクトを行わせるための公的記録を用いることによって識別される。場所が識別されると、適切な窓口である者を構築するために、かつ、連絡連携の協力を得るために、電子メール（利用可能な場合）または電話によって接触が構築される。たとえば、食品会社では、従業員関係の部門または同等の職場において初期の接触が行われ、学校では学校の看護士または同等の人が初期の窓口であり得る。

従業員接触が行われ、データキャプチャシステム早期警戒システムがどのように動くのかに関して通知され、従業員が身近な環境で異常な病気（起こり得る食品事件の暗示であり得る）に気付く度に短い「調査」報告に記入することを同意することによって、データキャプチャシステム（「早期警戒システム」）の一翼を担うのに協力するかを問われる。彼または彼女が協力することに同意する場合、彼または彼女はデータキャプチャシステムのインターネットウェブサイト（インターフェース）にアクセスし、ユーザＩＤとパスワードとの登録を設定し、サイトに電子メールアドレスを入力することを指示される。データキャプチャシステムは、ユーザにデータキャプチャシステムから報告されるべき症状のタイプと、要求された報告を入力するためのデータキャプチャシステムの使い方とを教える自動的なオンラインデモンストレーションにユーザを「案内する（ｗａｌｋ）」。

その後、ユーザは、身近な環境で異常な病気に気付くときはいつでも、ウェブサイトを訪れて食物事象を識別するのに役立つ情報を短い報告書に記入する。各報告書は、感染した個人の識別（例えば、労働者番号または学生番号）、年齢、性別、症状（リストから）およびその人の状態と症状の時期（最初の症状からどのくらい経っている等）を含む。この報告は、リアルタイムでデータキャプチャシステムに（電子メールでまたは直接入力されて）送られ、データキャプチャシステムは、受信した全ての他の報告内容内で報告を自動的に分析し、この報告がことによると食物汚染事象に結びつくかどうかを確定する。そのような結びつきが疑われる場合、その後データキャプチャシステムの窓口は、報告された事象が実際食物と関係している可能性があると通知される。このシステムはまた、ユーザに続いて行う適切なアクション（例えば、さらなる情報を取得してその事象の存在を確認すること、またはさらなる患者治療を推奨すること等）を通知し得る。

データキャプチャシステムは、進行中である任意の食物事象の証拠に関して、外部システムから現行の情報を受信し得る。既存の食物事象が１つ以上のカナリアサイトに影響を及ぼし得るという証拠があると、データキャプチャシステムの窓口は、電子メールで、疑いのある事象とその事象のあり得る症状とを、さらなる事例を用心するようにとの警告とともに通知される。

登録された「カナリアサイト」の窓口が、継続して関与しており、その関与することから償いを受けるつもりであることを確認するために、窓口は自動的に、発行される全ての食物警告とリコールとを知らされ、データキャプチャシステムと関連のある前月からの活動と他の該当する興味深い情報とを要約した月報を電子メールで受信する。

インターネットベースのシステムは本質的に攻撃されやすい点と、ベンダは機密情報をシステムに供給しているという点とが理解される。よって、インターネットに接続されるシステムコンポーネントは、協力しているベンダまたは企業の信頼を危うくする形式で情報を含むべきではない。

定義上は、インターネットに接続されたネットワークはどれも（安全対策を問わず）安全ではない。従って、全ての妥当な安全対策がそれら露出されるシステム上に導入されている。

露出されたシステムは安全ではない（定義上は）と思われるので、追加の安全対策として、プロファイルデータベース１４Ａまたは食物トラッキングシステム２４に（以下で説明するように）格納される機密データはない。さらに、インターネットアクセス可能なシステムと内部の開発システムとの間の唯一の物理的な接続はＬＡＮ接続であり、ＬＡＮ接続は、システム間のデータ転送に必要とされる短い時間の間のみ接続され、転送がなされた後に接続が切断される。内部ネットワークと内部開発システムとの間の物理層における接続を制限することによって、開発システムは事実上ハッキングを通さない。

食物プロファイルに関して、全ての未加工データは開発システム上で実際に処理され、インターネットシステムからアクセス可能なデータのみが統計上の平均であり、このデータへの機密性関心が十分に低いのでこのデータは合理的にインターネット上に曝され得る。

食物トラッキングシステム２４では、ロット毎のデータは発生の時にのみ収集されるので、安全性の関心事をもたらす大きい履歴データベースはない。インターネット上でアクセスを許可する重要なデータベースのみが「食物経路データベース」であり、これは食物システムにおける各企業と、これら企業間のつながりとの情報を含む。しかしながら、食物経路データベースへのアクセスはファイアウォールまたは他の安全対策を介して厳密に限られる。実際、食物経路データベースへのアクセスは、不正アクセスを阻止するために特定のＩＰアドレスもしくはウェブページから向けられた照会に制限され得る。

一般的に、前述したように、食物経路データベースは発生の場合にのみアクセスされ、三角測量の目的で使用される。食物経路データベースへのアクセスは、汚染を報告した場所を示す電子メールの照会からのみ提供され得、その後、応答は電子メールメッセージとして生成され得る。あるいは、システム１０が三角測量要求を受け取ると、システムは潜在的に関係があるとされる企業に関する該当するデータのみを含むメインデータベースのサブセットを生成し得る。このサブセットデータベースは、新しいパスワードで保証されて、安全なＶＰＮを介して要求を起こした人にのみインターネット上で曝され得る。発生が終わると、サブセットデータベースとＶＰＮとは消去される。

一般的に、前に提示されたシステム１０は、本発明の実施形態を説明する。本発明の特定要素、例えばエキスパートシステムは、同一のネットワーク上または異なるネットワークおよびシステム上に実装され得る。様々なコンポーネントは、特定の実行に応じて単一のシステムに統合されるか、もしくは複数のシステムに分割され得る。

さらに、本発明は、大部分が食品汚染とリコールとに関して説明されてきたが、同一のシステムは製薬製品または他の製品の同様なサービスを提供するように適応され得る。しかしながら、生産物プロファイルを設計するために特定の判別手段は、より長い保管期間を有する生産物の購入と消費とのプロファイルを正確に書くように調整される必要がある。

本発明は好ましい実施形態を参照しながら明記されたが、当業者は本発明の精神と範囲とから逸脱せずに形式上、詳細に変更がなされ得ることを認める。

Claims (1)

1. 本明細書に記載のシステム。

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