Utilizamos cookies propias y de terceros para mejorar nuestros servicios y facilitarle el uso de la web mediante el análisis de sus preferencias de navegación. También compartimos la información sobre el tráfico por nuestra web a los medios sociales y de publicidad con los que colaboramos. Si continúa navegando, consideramos que acepta nuestra Política de cookies .

Actualidad científica

Síguenos
  • Google+
  • RSS
  • Noticias
  • 06/09/2018

Inteligencia artificial

¿Estimar la tasa de obesidad de un vecindario mediante imágenes satélite? La inteligencia artificial puede

El uso del algoritmo permitiría diseñar campañas específicas para cada barrio a fin de prevenir el sobrepeso. La reestructuración del diseño urbanístico también podría reducir el riesgo de desarrollar la enfermedad.

JAMA Network Open

Menear

Una red neuronal artificial es capaz de estimar la tasa de obesidad de un vecindario concreto, basándose en el análisis de imágenes satélite de la zona. El sistema estudia la distribución de los distintos elementos ambientales, mas no las personas. [Pixabay]

También te puede interesar

Inteligencia artificial Inteligencia artificial

¿Cómo están cambiando los robots nuestra manera de vivir y de trabajar? En los últimos años hemos asistido a la creación de máquinas capaces de vencer al campeón del mundo de ajedrez, concebir hipótesis científicas y formular predicciones que superan a las de los expertos. ¿Son inteligentes? ¿Cómo nos relacionaremos con ellos en el futuro? En este monográfico digital (en PDF) sobre inteligencia artificial podrás encontrar algunos de los mejores artículos publicados en Investigación y Ciencia sobre los retos científicos, técnicos, cognitivos y éticos que plantean las máquinas pensantes; sin duda, una de las claves de nuestro tiempo.

Más información

El hallazgo de Adyasha Maharana y Elaine Okayene Nsoesie no solo podría ayudar en el estudio de indicadores de salud en una determinada población. Además, resulta sorprendente. Estos investigadores, de la Universidad de Washington en Seattle, han diseñado un algoritmo capaz de estimar la tasa de obesidad de un vecindario tras analizar fotografías del entorno tomadas desde el espacio.

Los Ángeles, Memphis, San Antonio y Seattle fueron las cuatro ciudades estadounidenses estudiadas desde el 14 de febrero hasta el 31 de diciembre de 2017. A lo largo de este periodo, los científicos obtuvieron 150.000 imágenes de alta calidad mediante la aplicación de mapas de Google. De estas instantáneas se extrajo información sobre la distribución de carreteras, edificios, árboles y zonas húmedas como ríos, lagos o estanques.

Es un hecho conocido que el acceso a espacios naturales e instalaciones de recreo o deporte favorecen la práctica regular de actividad física. En cambio, una alta densidad de población, así como la proximidad a autovías o áreas industriales se asocia con una mayor propensión a sufrir problemas de sobrepeso. La novedad del trabajo, publicado por la revista JAMA Network Open, radica, sin embargo, en el método usado para procesar tal ingente cantidad de datos: redes neuronales artificiales.

Este modelo matemático generado por ordenador se basa en un conjunto de unidades o neuronas artificiales cuyas conexiones se asemejan a las de un cerebro biológico humano. El sistema permitió a Maharana y Okayene Nsoise analizar de forma objetiva, reproducible y rápida las fotografías satélite de los distintos barrios, para, posteriormente, confrontar los resultados con datos sobre la tasa de obesidad de los residentes. Ello posibilitó estimar el porcentaje de personas con un índice de masa corporal superior a 30 según la distribución de los distintos componentes del paisaje.

Los investigadores destacan la fiabilidad y consistencia de la tecnología desarrollada. Hasta ahora, la variabilidad de los métodos usados en este tipo de análisis ha dificultado la comparación de las conclusiones obtenidas en diferentes trabajos. Así pues, Maharana y Okayene Nsoise han decido ceder los derechos de su algoritmo. Es decir, cualquier investigador que así lo deseé podrá acceder a él libremente y realizar su propio estudio.

En la actualidad, la obesidad constituye un problema de salud pública a nivel mundial. Entender el modo en que la distribución de edificios, parques y demás elementos urbanos o naturales influyen en el desarrollo de esta enfermedad no solo ayudaría a prevenirla, sino que también contribuiría a combatirla.

Marta Pulido Salgado

Referencia: «Use of Deep learning to examine the association of the built environment with prevalence of neighborhood adult obesity», de A. Maharana y E. Okayene Nsoesie, en JAMA Network Open, 1(4):e181535, publicado el 31 de agosto de 2018.

Artículos relacionados

Revistas relacionadas