Un algoritmo detecta la obesidad de una ciudad a través de sus edificios

Dos investigadores de la Universidad de Washington han encontrado una manera para estimar el nivel de obesidad en una ciudad sin tener que examinar a sus habitantes. Los investigadores han diseñado un algoritmo de inteligencia artificial para determinar la relación entre la infraestructura de una ciudad y sus niveles de obesidad a través de imágenes de Google Street View.

El algoritmo ha sido entrenado para utilizar más de 150.000 imágenes satélite de seis ciudades, así como puntos de interés de 96 categorías diferentes, como tiendas de alimentación y de mascotas. Una vez recogidas, son analizadas junto a los datos de obesidad de cada ciudad.

Tras analizar los datos, el algoritmo relacionó las áreas con espacios verdes y con más espacio entre los edificios con niveles de obesidad más bajos. En muchos casos, esto supone que los barrios donde los residentes tienen un mayor poder adquisitivo tienen una mejor salud, por lo que los investigadores han reconocido que los resultados del algoritmo pueden estar algo sesgados por la relación entre la economía y la salud.

Sin embargo, tras realizar investigaciones posteriores, los investigadores también encontraron una relación entre el número de edificios y espacios verdes y la obesidad, no solo con la salud en general.

El algoritmo ha sido creado para analizar datos procedentes de ciudades de Estados Unidos, por lo que necesitaría ajustes para poder funcionar en otro países. En la actualidad, factores como formas diferentes de planificar una ciudad o una cultura más activa físicamente no serían detectados con el algoritmo, por lo que no aportaría resultados fiables.