Използването на алгоритъма би позволило разработването на специфични кампании за всеки квартал, за да се предотврати наднорменото тегло. Преструктурирането на градското оформление също може да намали риска от развитие на болестта.

оценете

Изкуствената невронна мрежа е способна да изчисли степента на затлъстяване в определен квартал, въз основа на анализа на сателитни изображения на района. Системата изучава разпределението на различните елементи на околната среда, но не и хората. [Pixabay]

Откритието на Adyasha Maharana и Elaine Okayene Nsoesie може да помогне не само при изследването на здравните показатели при определена популация. Освен това е изненадващо. Тези изследователи от Университета на Вашингтон в Сиатъл са разработили алгоритъм, способен да изчисли степента на затлъстяване в квартала след анализ на снимки на околната среда, направени от космоса.

Лос Анджелис, Мемфис, Сан Антонио и Сиатъл бяха четирите американски града, изследвани от 14 февруари до 31 декември 2017 г. През целия този период учените са получили 150 000 висококачествени изображения с помощта на приложението Google Maps. От тези моментни снимки беше извлечена информация за разпределението на пътища, сгради, дървета и влажни зони като реки, езера или езера.

Известен факт е, че достъпът до природни пространства и развлекателни или спортни съоръжения благоприятстват редовното упражняване на физическа активност. От друга страна, високата гъстота на населението, както и близостта до магистрали или индустриални зони, е свързана с по-голяма склонност да страдате от проблеми с наднорменото тегло. Новостта на работата, публикувана от списание JAMA Network Open, се крие обаче в метода, използван за обработка на такова огромно количество данни: изкуствени невронни мрежи.

Този компютърно генериран математически модел се основава на набор от изкуствени неврони или единици, чиито връзки наподобяват тези на човешки биологичен мозък. Системата позволи на Maharana и Okayene Nsoise да анализират по обективен, възпроизводим и бърз начин сателитните снимки на различните квартали, за да сравнят по-късно резултатите с данни за степента на затлъстяване на жителите. Това даде възможност да се изчисли процентът на хората с индекс на телесна маса над 30 според разпределението на различните компоненти на ландшафта.

Изследователите подчертават надеждността и последователността на разработената технология. До този момент вариативността на методите, използвани в този тип анализ, затруднява сравняването на заключенията, получени в различни изследвания. Така че Махарана и Окайен Нсоайз са решили да се откажат от правата върху своя алгоритъм. С други думи, всеки изследовател, който пожелае, ще има достъп до него свободно и ще извърши свое собствено проучване.

В момента затлъстяването е проблем за общественото здраве в световен мащаб. Разбирането на начина, по който разпределението на сгради, паркове и други градски или природни елементи влияят върху развитието на това заболяване, не само би спомогнало за предотвратяването му, но и би допринесло за борбата с него.

Марта Пулидо Салгадо

Справка: „Използване на дълбоко обучение за изследване на връзката на изградената среда с преобладаването на затлъстяването при възрастни в околностите“, от A. Maharana и E. Okayene Nsoesie, в JAMA Network Open, 1 (4): e181535, публикувано на 31 август 2018 г.