Restoran Zehirlenmelerine Karşı Yapay Zekâ: Bir Lokma, Bir Yorum, Bir Alarm

Bir Lokma, Bir Yorum, Bir Alarm:

Restoran Zehirlenmelerine Karşı Yapay Zekâ

Türkiye’de gıda kaynaklı zehirlenme vakalarındaki artış, halk sağlığı açısından yeni önlemleri gündeme getirirken, bilim insanları restoranlardan kaynaklanan riskleri önceden tespit edebilecek yapay zekâ destekli bir çalışma başlattı. Adana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesi’nde yürütülen projede, restoranlarla ilgili internet yorumları ve dijital veriler analiz edilerek gıda zehirlenmesi ihtimali bulunan işletmelerin belirlenmesi amaçlanıyor. Bu sayede denetim ekiplerinin riskli noktalara öncelikli olarak yönelmesi ve zehirlenme vakalarının yaşanmadan önlenmesi hedefleniyor.

Restoranda yediğimiz bir yemeğin ardından gelen mide bulantısı artık sadece “bana dokundu galiba” cümlesiyle geçiştirilmiyor. Çünkü gıda kaynaklı zehirlenmeler artıyor. Üstelik bu artış, yalnızca hijyen ihlalleriyle değil, riskin zamanında fark edilememesiyle de yakından ilişkili.

Tam da bu nedenle dikkat çekici ve umut veren bir gelişme gündemde. Türkiye’de bilim insanları, restoranlarda gıda zehirlenmesi riskini yapay zekâ destekli bir sistemle önceden tahmin etmeye yönelik bir çalışma başlattı. Amaç, zehirlenme yaşandıktan sonra müdahale etmek değil; olmadan önce önleyebilmek.

Yapay zekâ mutfağa girmiyor, veriyi okuyor

Adana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesi’nde yürütülen bu çalışmanın çıkış noktası oldukça basit ama bir o kadar da güçlü bir gerçeğe dayanıyor:
Bugün insanlar yaşadıkları olumsuz yemek deneyimlerini çoğu zaman hekime değil, internet sitelerindeki yorumlara yazıyor.

“Yemekten sonra mide bulantısı yaşadık”,
“Aynı gün üç kişi rahatsızlandık”,
“Tavuk iyi pişmemişti” gibi ifadeler…

Yapay zekâ işte tam bu noktada devreye giriyor. Sistem, tek bir yoruma bakarak karar vermiyor. Arama motorları ve çeşitli dijital platformlarda yer alan yüzlerce, binlerce yorumu dil analiziyle tarıyor. “Mideme oturdu” ile “midem bulandı” arasındaki anlam farkını ayırt edebilecek kadar hassas bir analiz yapabiliyor.

Yani dedikodu peşinde koşmuyor; anormalliği arıyor.

Denetimde kör atış dönemi bitiyor

Bugün gıda denetimleri çoğu zaman aynı yöntemle yapılıyor. Denetçi bir işletmeye gittiğinde, çevredeki diğer restoranları da sırayla kontrol etmeye çalışıyor. Bu yaklaşım hem zaman kaybına hem de ciddi bir kaynak israfına yol açıyor.

Yapay zekâ destekli sistem ise denetim ekiplerine çok daha net bir yol gösteriyor:

“Önce buraya bakın. Burada bir sorun olma ihtimali yüksek.”

Araştırmalar, bu yaklaşımın ne kadar etkili olduğunu açıkça ortaya koyuyor.
Yapay zekâ kullanan denetim ekipleri, geleneksel yöntemlerle çalışanlara kıyasla yüzde 52 oranında daha fazla güvensiz restoran tespit ediyor.

Bu ne anlama geliyor?
Denetim sayısı artmıyor; isabet oranı artıyor.

“Denetçinin gözünü doğru yere çeviriyor”

Projeyle ilgili değerlendirmede bulunan Prof. Dr. Yasin Kaya, sistemin sahadaki etkisini şu sözlerle özetliyor:

“Denetçiler bir konuma gittiklerinde çevredeki tüm işletmeleri tek tek kontrol etmek zorunda kalıyor. Yapay zekâ uygulaması ise önceden yaptığı analizlerle, riskli olması muhtemel işletmelere denetçileri yönlendirerek adeta bir ışık tutuyor.”

Bu yaklaşım denetçinin işini azaltmıyor; doğru yere yoğunlaştırıyor.

Peki ya sahte veya kötü niyetli yorumlar?

Sisteme yöneltilen en önemli sorulardan biri de bu:
“Ya rakip işletmeler bilerek kötü yorum yapıyorsa?”

Bilim insanlarının yanıtı net. Analiz, tek bir yoruma değil; kelime örüntülerine, tekrar eden şikâyetlere ve zaman–mekân ilişkilerine dayanıyor. Bu sayede kişisel öfkeler ya da kötü niyetli girişimler ayıklanıyor, gerçek risk sinyalleri öne çıkıyor.

Bu yaklaşım, yapay zekâyı manipülasyona açık bir araç olmaktan çıkarıp, güçlü bir erken uyarı sistemi hâline getiriyor.

Tüketici ne yapmalı? Şikâyet nereye yapılmalı?

Burada kritik bir parantez açmak gerekiyor.
Yapay zekânın sağlıklı çalışabilmesi için veriye ihtiyacı var. Bu verinin en önemli kaynağı ise tüketici bildirimleri.

Türkiye’de gıda kaynaklı zehirlenme şüphesi veya hijyen ihlali durumlarında başvurulabilecek en güvenilir ve resmi kanallar şunlar:

• ALO 174 Gıda Hattı

• Tarım ve Orman Bakanlığı’nın e-Devlet şikâyet sistemi

• CİMER

Bu kanallara yapılan bildirimler yalnızca bireysel bir şikâyet değildir; kamu sağlığını koruyan hayati bir veri girdisidir.
Yorum yazmak önemlidir ama resmî bildirim yapmak hayati önemdedir.

Gelecek: Dijital denetim, daha az zehirlenme

Bilim insanları, bu tür yapay zekâ destekli uygulamaların yaygınlaşmasıyla birlikte gıda denetimlerinin gelecekte büyük ölçüde dijitalleşeceğini öngörüyor. Denetimler yalnızca sahada değil, veri ekranlarında da yapılacak.Buradaki kritik nokta çok net:

Yapay zekâ denetçinin yerine geçmiyor.
Yapay zekâ, denetçinin gözünü doğru yere çeviriyor.

Ve belki de uzun zamandır ilk kez şu cümleyi bu kadar rahat kurabiliyoruz:

Gıda zehirlenmeleri kader değil, önceden tahmin edilebilir bir risk.

Bir lokma yemek, bir satır yorum ve doğru çalışan bir sistem…
Bazen halk sağlığını korumak için gereken tek şey tam olarak budur.

Gıda Güvenliği Denetim Uzmanı ve Gıda Mühendisi

Nurten Sırma

nurtensirma@gidavegelecek.com

To understand the background of this article, here is the related news explained in English.

One Bite, One Review, One Alert:

Using Artificial Intelligence to Prevent Food Poisoning in Restaurants**

As foodborne illness cases rise in Türkiye, public health has become an increasingly urgent concern. In response, scientists have launched an artificial intelligence–based initiative aimed at identifying food poisoning risks in restaurants before incidents occur. The project, conducted at Adana Alparslan Türkeş University of Science and Technology, analyzes online restaurant reviews and digital data to detect establishments that may pose a higher risk. The goal is to help inspection teams focus on high-risk locations first and prevent food poisoning before it happens.

Experiencing nausea after eating out is no longer dismissed with a casual “maybe it didn’t agree with me.” Foodborne poisonings are increasing, and this trend is linked not only to hygiene violations, but also to the failure to detect risks in time.

For this reason, the new AI-based approach is both timely and promising. Instead of reacting after people get sick, the system is designed to predict risk and enable preventive action.

AI Doesn’t Enter the Kitchen — It Reads the Data

The idea behind the project is simple yet powerful: today, people often share negative food experiences not with doctors first, but online.

Comments such as:

• “We felt nauseous after eating,”

• “Three of us got sick the same day,”

• “The chicken was undercooked”

provide important signals.

Artificial intelligence steps in at this exact point. Rather than relying on a single review, the system scans hundreds and thousands of comments across search engines and digital platforms using language analysis. It can distinguish subtle differences in meaning — for example, between “it felt heavy” and “I felt sick.”

In other words, the system doesn’t chase gossip; it looks for patterns and anomalies.

Ending Random Inspections

Traditionally, food inspections follow a routine approach. When inspectors visit one restaurant, they often check nearby businesses as well. This method consumes time and resources.

The AI-supported system gives inspectors clearer guidance:

“Start here. There is a higher likelihood of a problem at this location.”

Research confirms the effectiveness of this approach. Inspection teams using artificial intelligence identified 52% more unsafe restaurants compared to those using traditional methods.

This does not mean more inspections — it means more accurate inspections.

“It Directs Inspectors to the Right Place”

Professor Yasin Kaya, who is involved in the project, explains the impact as follows:

“Inspectors usually visit one location and then check surrounding businesses one by one. Our AI system analyzes data in advance and guides inspectors directly to places where problems are more likely, essentially shining a light on where to focus.”

The technology does not reduce inspectors’ work; it helps them concentrate their efforts where it matters most.

What About Fake or Malicious Reviews?

One of the most common concerns is whether competitors could misuse online reviews.

Scientists are clear on this point. The system does not rely on individual comments. Instead, it analyzes repeated complaints, word patterns, and time–location relationships. This approach filters out personal grudges and malicious intent, allowing real risk signals to stand out.

As a result, artificial intelligence becomes not a vulnerable tool, but a strong early-warning system.

What Should Consumers Do? Where Should Complaints Be Filed?

For artificial intelligence to work effectively, it needs data — and consumer reports are essential.

In Türkiye, suspected food poisoning or hygiene violations should be reported through the following official and reliable channels:

• ALO 174 Food Hotline

• The Ministry of Agriculture and Forestry complaint system via e-Government

• CİMER (Presidential Communication Center)

These reports are not merely personal complaints; they are vital inputs for protecting public health. Writing online reviews is important, but official reporting is crucial.

The Future: Digital Inspections, Fewer Poisonings

Scientists believe that as AI-based systems become more widespread, food safety inspections will increasingly shift toward digital monitoring. Inspections will take place not only in kitchens, but also on data screens.

The key point is this:
Artificial intelligence does not replace inspectors.
It directs their attention to the right place.

For perhaps the first time, we can say this with confidence:

Food poisoning is not fate—it is a predictable and preventable risk.

One bite of food, one online comment, and a well-functioning system…
Sometimes, that is all it takes to protect public health.

Nurten Sırma
Food Safety Inspection Expert & Food Engineer
📧 nurtensirma@gidavegelecek.com