Inteligência Artificial deteta obesidade a partir do Espaço

Detetar a obesidade a partir do Espaço: sim, é possível. Investigadores estabeleceram recentemente uma relação de causalidade entre edifícios e Espaços verdes e a prevalência da obesidade numa cidade.

A obesidade tornou-se um problema de saúde comum e uma preocupação mundial. Influenciada por uma série de fatores, como o ambiente físico e urbano em que vivemos, a obesidade é uma ameaça que tem sido alvo de vários estudos por parte da comunidade científica.

Agora, os cientistas usaram a Inteligência Artificial (IA) e imagens de satélite de cidades dos Estados Unidos para mapear esta relação entre o ambiente urbano e a obesidade. Por outras palavras, detetar a obesidade a partir do Espaço.

“Propomos um método para avaliar de forma abrangente a associação entre a prevalência da obesidade em adultos e o ambiente construído que envolve a extração de características físicas da vizinhança a partir de imagens de satélite de alta resolução”, explicou a equipa num novo artigo, publicado no JAMA Network.

Investigadores da Universidade de Washington recorreram a cerca de 150 mil imagens de satélite de alta resolução do Google Maps e alimentaram uma rede neural convolucional (CNN), um tipo de Inteligência Artificial que usa a aprendizagem para analisar e identificar independentemente padrões dentro do conjunto de dados de que dispõe.

Esta experiência evidencia o potencial de uma ferramenta que recorre a imagens captadas no Espaço para fazer estimativas relativamente à obesidade da população de uma cidade. Mas como? Os algoritmos desta rede neural foram treinados para detetar espaços verdes, estradas ou dimensões e tipologia de edifícios.

A este tipo de dados urbanos foi ainda somada informação relativamente aos rendimentos das famílias que vivem nos diferentes bairros. Com esta informação, os investigadores conseguiram apurar se uma determinada cidade está ou não devidamente equipada para potenciar o exercício físico da população. Este dado facilitou, por sua vez, a tarefa de apurar dados quanto à obesidade média de uma cidade.

Apesar de não ser a primeira vez que os cientistas fazem algo deste género, esta é a técnica e o esforço mais abrangente até agora.

Segundo o ScienceAlert, as características do ambiente explicaram quase dois terços da variação da prevalência de obesidade, embora o nível de sucesso tenha variado de cidade para cidade (sendo o mais alto de 73,3%, em Memphis).

Este tipo de análise a “olho no céu” nunca é perfeito. Ainda assim, os cientistas estão confiantes de que este sistema pode ajudar na criação de uma ferramenta fácil e escalonável que permita facilitar a árdua tarefa dos cientistas de medir o risco de obesidade nos Estados Unidos.

Segundo os investigadores, as estimativas levadas a cabo a partir da análise de imagens de satélites permitiram chegar a estimativas mais precisas do que aquelas que já são feitas a partir do número de restaurantes e ginásios existentes numa determinada cidade. Ainda assim, defendem que esta deve ser uma técnica complementar face a outros métodos estatísticos.

“Perceber a associação de funções específicas do ambiente edificado e a prevalência da obesidade pode levar a mudanças estruturais que podem encorajar a atividade física e a prevalência da obesidade”, concluem os investigadores.

[sc name=”assina” by=”ZAP” url=”https://www.sciencealert.com/scientists-have-used-ai-to-identify-obesity-from-space-deep-learning-neural-network” source=”ScienceAlert”]
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