根據一份最新研究，人工智慧（AI）工具未來有望協助禽肉業者，透過分析智慧型手機拍攝的禽類糞便影像，更快速地檢測沙門氏菌。這項技術不僅成本較低，也能縮短檢測時間，有助於食品安全控管。

這項研究由佐治亞大學（University of Georgia）的博士顧鳴李（Guoming Li, Ph.D.）領導，旨在為禽肉生產商提供一種快速、低成本的篩檢工具。傳統的沙門氏菌監測方式，通常需要業者採集樣本並送往實驗室進行微生物檢測，整個過程可能耗時數天。新的AI系統採用深度學習（deep learning）與影像辨識（computer vision）技術，能將糞便影像分類為沙門氏菌聚合酶鏈反應（PCR）陽性或陰性，讓業者得以更早發現潛在問題並及時做出管理決策。

研究團隊評估了美國與非洲禽場採集來的數千張糞便影像，結果顯示，當模型以同一地理區域的數據進行訓練與測試時，表現良好。若跨區域評估，AI模型的準確率最高可達 85%。這不僅展現了其廣泛應用的潛力，也突顯了不同區域環境條件、管理方式及影像特徵所帶來的挑戰。為了提升性能，研究人員將深度學習影像分析與樹狀機器學習分類器結合，並優化系統使其能在智慧型手機等裝置上運行，直接在現場進行預測。

佐治亞大學的研究人員已開發出原型網頁、iOS 及 Android 應用程式，並公開提供給學術界及業界進行進一步研究與開發。他們強調，這項技術主要作為傳統實驗室檢測的輔助工具，而非取代。在廣泛應用之前，仍需在更多地理區域與生產環境中進行額外驗證。這項計畫是 U.S. Poultry & Egg Association 研究專案的一部分，這項創新技術為全球食品安全檢測帶來新契機，也值得台灣食品與農業相關業者關注，思考如何將類似技術應用於提升國內品質控管效率。