AI-system kortar bakterietester i mat till några timmar

Under torsdagskvällen den 12 november korades årets vinnare av SKAPA-priset under en ceremoni på Tekniska museet i Stockholm. Huvudpriset på 500 000 kronor delades ut av högskole- och forskningsminister Lotta Edholm och gick till Viktor Wirén från Västra Götaland. Tillsammans med medgrundaren Gustav Palm har han tagit fram systemet PreSICC, en apparat som upptäcker potentiellt farliga mikroorganismer i mat på en bråkdel av den tid som tidigare krävts.

Men hur kan en laboratorieanalys som traditionellt tagit flera dygn kortas till mellan tre och fyra timmar? Svaret ligger i automatisering, högupplöst optik och algoritmer för maskininlärning. Vid gängse rutiner placeras livsmedelsprover på petriskålar eller odlingsfilm, varefter laboratorier får vänta mellan 48 och 120 timmar på att bakterier ska föröka sig till synliga kolonier som kan räknas manuellt. PreSICC fungerar i stället som en sluten testenhet där mikrobiologiska prover fotograferas automatiskt under inkubationen. Systemets bildanalys och patenterade prediktionsalgoritmer känner av mikroorganismernas tillväxtmönster långt innan de blir synliga för det mänskliga ögat och kan därmed fastställa slutresultatet redan efter några timmar.

Snabbare provsvar har stor betydelse för både folkhälsa och resurshushållning. Förorenade livsmedel orsakar årligen omkring 600 miljoner sjukdomsfall och cirka 420 000 dödsfall i världen, samtidigt som osäkerhet och långa väntetider leder till att stora mängder mat kasseras i onödan. När kontamineringar av exempelvis salmonella eller listeria kan identifieras direkt under pågående tillverkning kan defekta partier stoppas tidigt, vilket förhindrar omfattande återkallelser, sparar mångmiljonbelopp åt producenterna och skyddar konsumenterna.