【新型人工智能可通过城市建筑预测居民肥胖率】
据英国《独立报》网站9月5日报道 ， 研究人员已经开发出一种新型的人工智能算法 ， 只需分析城市的建筑和基础设施 ， 就能发现居民肥胖率极易上升的城市 。
华盛顿大学的研究人员们利用谷歌地图上的卫星图像和街景图像 ， 研究了美国的四个城市：加利福尼亚州的洛杉矶;田纳西州的孟菲斯;德克萨斯州的圣安东尼奥和华盛顿州的西雅图 。
在美国 ， 肥胖是一个主要的健康问题 ， 三分之一的成年人患有这种疾病 。 为了更好地理解这一现象 ， 研究人员进行了大量研究 ， 此前的研究将肥胖与基因、饮食、体育活动和环境等因素进行联系 。 而最近的一项研究检测了建筑环境和肥胖程度之间的联系 ， 其研究工具史无前例 。 通过使用神经网络 ， 研究人员发现了一个地区的基础设施与其肥胖流行率之间的关系 。
在《美国医学会杂志》上发表研究报告的作者写道：“这项研究表明 ， 卷积神经网络可以从研究健康指标的卫星图像中自动提取建筑环境的特征 。 ”
进一步的研究可集中在社区种族组成与社会经济地位的差异 ， 这与肥胖和其他健康问题有关 。 杜克大学的生物统计学家本杰明?戈尔茨坦在一篇关于该研究的评论文章中表明：“务必注意不要过度解读任何结果 。 然而 ， 就像生物标志物可以作为疾病风险的有用指标一样 ， 这些邻里因素也可以作为健康的指标 ， 且极具价值 。 ”
研究报告的作者们表示 ， 该研究报告可作为参考 ， 对于容易导致肥胖的建筑环境进行结构改造 ， 以鼓励人们参与体育活动 ， 并采取其他措施促进健康生活 。 此外 ， 该研究可以帮助公共卫生机构和社区实现控制肥胖率增长的目标 。
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