以下介绍CFSAN正在开发的一些工具，因为新兴技术为检测和减轻食品供应风险提供了新的可能性。例如，CFSAN和NASA（美国国家航空航天局）正在开展一个试点项目，利用地理空间分析来识别作物污染的模式。这种模式正在帮助我们开发预测特定地区，特定时间和各种天气条件下污染事件的高潜力的能力。
风险分析的关键特征
建立在风险分析框架之上的是这样一个概念，即关于食物的政策决定取决于决策者（“风险管理者”）和产生可以通知这些决策的数据的科学家（“风险评估者”）之间的持续对话。这不仅有助于确保政策决定是相关的，而且也是客观的；他们基于科学。
公众意见也纳入框架内，以帮助确保CFSAN政策决策的现实世界相关性和可行性以及透明度。例如，当CFSAN开展一个项目将为决策提供信息时，FDA会发布联邦注册通告，要求公众提供意见，包括食品行业和消费者群体，也可以举行公开会议。
FDA风险分析工具的例子
由CFSAN开发的工具，包括与其他联邦机构的合作，已经解决了诸如食品中的单核细胞增生李斯特菌，农产品中的甲型肝炎病毒和牡蛎中的弧菌等公共卫生风险。这些和其他已完成的项目可以在FDA网站上查看。
目前正在开发可能大大增加CFSAN风险分析范围及其对食源性疾病影响的工具。下面是几个例子。
QPRAM是一个虚拟实验室，可以预测和描述由农场的特定行为和做法以及农作物加工和消费过程中产生的新鲜农产品消费带来的风险。 QPRAM跟踪每个农产品单位，并记录它如何，何时，何地，以及它被污染的程度。该模型可以作为一种工具来优化实际场景中的干预措施。它不仅可以用来预测和帮助预防未来的污染事件，而且可以用于现实世界的“追溯”，以预测产品受污染的可能点，从而可以识别产品并将其从市场上移除更快速。
FDA-iRISK®是一种交互式工具，可对来自多种危害/食物组合的公共健康风险进行比较和分级，以便为FDA的风险优先级和资源分配提供信息。这种全面的风险评估工具将相对迅速地产生结果，并将向公众提供。 FDA-iRISK旨在成为一种高度可用的工具，允许风险评估人员构建，评估和比较可能涉及多种危害（包括微生物和化学），食品，过程途径和种群的危害/食品情景。它可以用来估计在农场到餐桌连续过程的特定步骤中应用的各种干预措施的影响。与内置数学函数和模板库链接的基于Web的界面使世界各地的用户可以共享数据和结果。影响可以表示为疾病的数量和公共健康指标（DALYs）。
基于对现实世界实践的观察性研究，虚拟熟食店是一种模拟，每秒钟模拟数千次所有涉及准备和提供切片熟食肉类给顾客的所有行动。它是零售环境中单核细胞增生李斯特菌的机构间风险评估（参见定义）的一部分，旨在评估熟食污染最可能发生在哪些点，以及哪些干预措施最有效地减少污染和疾病。例如，该模型可以估计分离切片机对肉类和奶酪或实践中其他变化的潜在有效性。
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