Inteligența artificială a estimat gradul de obezitate al rezidenților din anumite zone din Statele Unite, folosind fotografii prin satelit. Pentru a face acest lucru, algoritmul nu a folosit imagini ale indivizilor, ci alte date, cum ar fi distribuția clădirilor și copacilor din zonă. Rezultatele lucrării sunt prezentate în revista JAMA Network Open.
Unele probleme de sănătate publică sunt atât de mari încât pot fi văzute din spațiu. În noua lucrare, oamenii de știință au folosit învățarea rețelei neuronale profunde pentru a analiza datele din satelit din patru zone rezidențiale din Statele Unite. Pentru a face acest lucru, am folosit date despre mediul urban, atât natural cât și artificial: prezența parcurilor, amplasarea drumurilor, trecerile de pietoni, o varietate de tipuri de case ș.a.
Sursa datelor a fost fotografiile a 1.695 de cartiere din Los Angeles, Memphis, San Antonio și Seattle din serviciul Google Maps - în total aproximativ 150.000 de imagini. Din aceste imagini, rețeaua neuronală a extras date despre distribuția vegetației, poziția drumurilor și prezența caselor. Apoi, un alt algoritm a comparat informațiile obținute cu rata de obezitate la populația locală.
Drept urmare, creatorii rețelei neuronale au putut să estimeze numărul persoanelor obeze chiar mai exact decât s-ar putea face pe baza numărului de săli de sport și restaurante din zona de studiu. De asemenea, au reușit să găsească o legătură între parametrii de planificare și veniturile pe cap de locuitor.
