Peter Dockrill

3 septembrie 2018

Cum arată cartierul tău? Există săli de sport, parcuri, piscine? Sau sunteți înconjurat de drumuri aglomerate, fast-food-uri și magazine?

pregătit

Răspunsul pare din ce în ce mai important. Obezitatea este o problemă complexă de sănătate afectată de o serie de factori, dintre care unul este mediul fizic, urban în care trăim. Acum, oamenii de știință au folosit inteligența artificială (AI) și imaginile din satelit ale orașelor din SUA pentru a cartografia această legătură - efectiv, detectând obezitatea din spațiu.

„Propunem o metodă pentru evaluarea cuprinzătoare a asocierii dintre prevalența obezității la adulți și mediul construit care implică extragerea caracteristicilor fizice din vecinătate din imagini prin satelit de înaltă rezoluție”, explică echipa într-o nouă lucrare.

Cercetătorii, de la Universitatea din Washington, au alimentat aproximativ 150.000 de imagini prin satelit de înaltă rezoluție provenite din Google Maps într-o rețea neuronală convoluțională (CNN) - un fel de AI care folosește învățarea profundă pentru a analiza și identifica în mod independent tiparele din setul de date.

Datele acopereau 1.695 de zone de recensământ în șase orașe diferite: Bellevue, Seattle, Tacoma, Los Angeles, Memphis și San Antonio.

Rețeaua neuronală pe care echipa a folosit-o în acest caz a fost deja pregătită pentru aproximativ 1,2 milioane de imagini - o experiență care a ajutat-o ​​să analizeze mediul construit din orașe, identificând caracteristici precum drumuri, clădiri, copaci, apă și teren.

În plus, cercetătorii au folosit estimări ale prevalenței obezității din proiectul 500 de orașe pentru a crea un model care să evalueze asocierea dintre acele caracteristici (plus puncte de interes cum ar fi benzinăriile, centrele comerciale, parcurile și magazinele de animale de companie) și prevalența obezității în studiile studiate. zone.

Nu este prima dată când oamenii de știință fac așa ceva, dar cercetătorii spun că tehnica lor este cel mai cuprinzător efort de până acum.

Conform rezultatelor acestora, caracteristicile mediului construit au explicat aproape două treimi (64,8%) din variația prevalenței obezității în toate zonele de recensământ studiate, deși nivelul de succes a variat între orașe (cel mai mare fiind de 73,3% în Memphis).

Aceste tipuri de analize oculare în cer nu sunt niciodată perfecte, dar cercetătorii sunt siguri că sistemul lor ar putea oferi totuși un instrument ușor și scalabil pentru a ajuta la studiile de măsurare a riscului de obezitate în SUA.

„Abordarea noastră prezintă în mod constant o asociere puternică între prevalența obezității și indicatorul mediului construit în toate cele patru regiuni, în ciuda valorilor diferite ale orașului și vecinătății”, explică autorii.

Cercetătorii sugerează că indicatorii socioeconomici precum venitul sunt probabil un factor important din spatele asociațiilor găsite, iar studii similare folosesc deja acest tip de CNN pentru a identifica lucruri precum sărăcia din imagini prin satelit.

Cercetarea susține în mare măsură multe din ceea ce știam deja despre impactul mediului construit asupra obezității: spațiile verzi deschise care permit activitatea fizică sunt de obicei bune pentru sănătatea publică; cartierele dens împachetate înconjurate de drumuri și lipsite de verdeață nu sunt.

Dar capacitatea de a profita de puterea imensă a învățării automate pentru a ne spori cunoștințele existente despre sănătatea publică ne oferă noi modalități cu totul noi de abordare a acestui domeniu de cercetare.

„Trebuie avut grijă să nu suprainterpretăm niciun rezultat”, explică un comentariu al cercetării, co-autor al biostatisticianului Benjamin A. Goldstein de la Universitatea Duke.

„Chiar și așa, în același mod în care un biomarker poate servi ca indicator util al riscului de boală, acești factori de vecinătate pot servi drept indicator valoros al rezultatelor sănătății ... În viitor, este probabil ca metodele de învățare automată să fie parte integrantă a descoperirii caracteristicilor asociate cu boală - caracteristici probabile niciodată suspectate anterior ".

Descoperirile sunt raportate în JAMA Network Open.