O Modelo de Previsão de Inspeções Alimentares de Chicago — Classificar Restaurantes por Risco de Infração para Detetar Problemas Mais Cedo

Em 2014, o Departamento de Saúde Pública de Chicago, em conjunto com o Departamento de Inovação e Tecnologia, a Civic Consulting Alliance e a Allstate Insurance, construiu um modelo de aprendizagem automática para prever quais estabelecimentos alimentares tinham maior probabilidade de apresentar violações críticas de segurança alimentar.

Realocar de forma mais eficiente um número fixo de inspeções de segurança alimentar, priorizando os estabelecimentos com maior probabilidade de violações críticas, sem reduzir a supervisão nem substituir o julgamento dos inspetores.

O modelo classificou os estabelecimentos licenciados utilizando cerca de 100.000 inspeções anteriores, reclamações 311 próximas, dados meteorológicos, relatos de assaltos, estado de licenciamento, tipo de instalação e tempo desde a última inspeção. Um piloto formal decorreu entre setembro e outubro de 2014, comparando a ordem de inspeção classificada pelo modelo com a agenda normal de Chicago (orientada por reclamações e rotação) em 1.637 estabelecimentos, dos quais 258 tinham violações críticas.

Os inspetores que trabalharam com a lista do modelo encontraram 69% dos estabelecimentos com violações críticas (178 de 258) na primeira metade da agenda, contra 55% na prática padrão, e detetaram problemas cerca de 7,5 dias mais cedo, em média. A cidade estimou que o modelo teria detetado 37 estabelecimentos infratores adicionais apenas no primeiro mês. Uma análise retrospetiva académica independente de 2019 (arXiv:1910.04906) reproduziu os resultados, considerando os ganhos reportados como direcionalmente robustos, embora assinalando reservas metodológicas sobre a forma como a comparação original foi construída.

Chicago publicou abertamente o código-fonte completo, os dados de treino e a metodologia de avaliação no GitHub, tornando o projeto um caso de referência amplamente citado para a pontuação de risco governamental aberta e auditável, embora não tenha sido encontrado nenhum caso confirmado de outra cidade a adotar operacionalmente a mesma base de código.