食物中毒事件一旦爆發，甚至有散布疫情時，如何快速找出致病元凶並立即控制是根本解決之道，IBM研究人員表示透過巨量資料分析超市銷售物與鄰近社區等資料，有助於縮短找到致病食物的時間。
沙門氏菌、大腸桿菌、諾羅病毒等污染食物並造成群聚性食物中毒的元凶，已經成為各國疾病管制單位的頭痛問題，IBM Almaden研究中心透過建立一套方法論，將鄰近超市、食品店銷售的產品資料、產品在貨架上的生命週期、食品被食用的地點、可能藉此被散佈的病原體等資料，結合了時間、位置等資訊，找出最可能造成食物中毒的產品項目，藉此作為進一步檢驗時安排順序的參考，進而加速尋找病原並控制擴大感染的可能。
傳統的大規模食物中毒調查可能得耗費數星期才能找到傳染源，進而進行有效感染控制，耗費的時間也將造成感染範圍擴大，提高相關醫療與社會成本。根據新的研究模型，有可能在取得10筆患者醫療資料與相關行為資料下，快速在數小時內將致病原清單縮小至12個以內，大幅減少相關檢驗、追溯源頭所需耗費的資源，同時透過警告其他大眾先不要食用可疑食物，達到快速控制傳染的效果。