Google Maps pentru a detecta obezitatea din spațiu
Au folosit o rețea neuronală de inteligență artificială pentru a raporta prevalența obezității în unele orașe din Statele Unite cu diferiți factori de mediu, cum ar fi prezența sălilor de sport, parcuri sau zone verzi.
Deși fiecare are preferințele sale, în general, oricine caută un loc bun în care să se mute ține cont de obicei de o serie de caracteristici comune: Stații de transport public din apropiere, școli, magazine, spitale ...
În linii mari, căutăm infrastructuri ne face viața mai ușoară, astfel încât trebuie mișcați cât mai puțin posibil în timpul zilei noastre. Este clar, dar este într-adevăr singurul lucru la care trebuie să fim atenți?
Potrivit unui nou studiu, publicat în JAMA Network Open, de către oamenii de știință din Universitatea din Washington, există alți factori care ar trebui luați în considerare, cel puțin dacă doriți să găsiți un loc unde viața sănătoasă predomină. Au arătat-o datorită unui model de inteligență artificială capabil să coreleze prevalența obezității cu mediul construit.
Detectați obezitatea din spațiu
În 2016, erau peste tot în lume peste 340 de milioane de copii și adolescenți supraponderali sau obezi, conform datelor Organizației Mondiale a Sănătății.
nivelurile globale de obezitate s-au triplat aproape din 1975 și continuă să avanseze cu salturi, alimentate de factori derivați din stilul de viață actual, precum sedentarismul sau creșterea ofertei de unități de fast-food.
Toți specialiștii sunt de acord că obezitatea este influențată de factori foarte clari, precum genetica, dieta, activitatea fizică și mediul înconjurător. Cu toate acestea, dovezile care indică asocieri cu mediul construit a variat mult între studii și contexte geografice. Prin urmare, acești cercetători au decis să caute această asociație, cu ajutorul Google Maps și al inteligenței artificiale.
Studiul se bazează pe utilizarea unui rețea neuronală convoluțională (CNN); adică un tip de inteligență artificială care folosește învățarea profundă pentru a identificați în mod independent anumite tipare dintr-un set de date.