Studiul AI vizează combaterea revistei Trajectory obezitate
Cercetătorii folosesc rețeaua neuronală pentru a studia corelația dintre mediul construit și sănătatea fizică
Aproape 40% dintre adulții americani sunt obezi, potrivit Centrelor pentru Controlul și Prevenirea Bolilor (CDC), iar ratele continuă să crească în fiecare an. Factori precum genetica, dieta și obiceiurile de exercițiu sunt suspecții obișnuiți și evidenți. Dar ar putea urbanismul și infrastructura să joace un rol ascuns în starea de sănătate continuă a publicului american?
Un nou studiu de învățare profundă găsește răspunsul scurt „da”.
Pentru a evalua relația potențială dintre obezitatea regională și „mediul construit”, cercetătorii Universității din Washington Adyasha Maharana și Dr. Elaine Okanyene Nsoesie a folosit o rețea neuronală convoluțională (CNN) pre-instruită pentru a identifica trăsăturile fizice, cum ar fi parcurile verzi, piste pentru biciclete, trotuare, magazine pentru animale de companie, magazine alimentare și diverse tipuri de locuințe în cartierele din întreaga țară. Algoritmul a analizat peste 150.000 de imagini prin satelit de înaltă rezoluție din API-ul Google Static Maps, extragând caracteristici din tracturile recensământului din și în jurul Los Angeles, Memphis, San Antonio și Seattle. Apoi, echipa a folosit „regresia elastică a rețelei” pentru a trasa conexiuni între acești vectori caracteristici și datele regionale privind obezitatea din CDC.
Descoperirile lor indică, probabil în mod previzibil, că cartierele cu multe parcuri, clădiri distanțate și centre de recreere sunt, în general, mai sănătoase decât cele fără. Disparitatea bogăției distorsionează puțin rezultatele, deoarece tendințele infrastructurii diferă între cartierele bogate și cele sărace, la fel și accesul la săli de sport, centre de sănătate, piste pentru biciclete și altele asemenea. Studiul recunoaște aceste inegalități și susține că „inconsecvența asociațiilor din cele patru regiuni sugerează, de asemenea, că caracteristicile discernute de CNN ar putea capta informații suplimentare care nu sunt direct legate de indicatorii socioeconomici”.