建筑環(huán)境與城市綠地也能影響肥胖？漲知識了！

華盛頓大學研究人員開發(fā)了一種人工智能算法，即通過分析城市的基礎設施來評估肥胖問題，城市福祉和健康追蹤科技又向前邁進了一步。研究人員在JAMA網(wǎng)絡公開賽上發(fā)表的報告解釋了該算法如何通過使用谷歌衛(wèi)星和街景圖像來表達各種城市關系。正如Quartz報道的那樣，擁有更多綠色空間的區(qū)域以及建筑密度角度的區(qū)域的人群肥胖率較低。

該算法在六個城市使用超過150,000個衛(wèi)星圖像進行實驗，使用深度學習來了解城市規(guī)劃及其對肥胖問題的影響。該研究旨在說明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡如何協(xié)助研究建筑環(huán)境與肥胖率之間的關系，同時分析和改善城市人群的健康狀況，并且塑造新建筑。項目中包含了96類興趣點，其中結合思考了城市便利設施對鄰里活動的影響。

研究人員明確表示他們覺得該算法可能會受到經(jīng)濟狀況的影響。考慮這一情況，該項目還可以表明富裕社區(qū)和居民肥胖之間的相關性。通過進行一系列的驗證測試，研究人員發(fā)現(xiàn)該算法確實將綠色空間、建筑數(shù)量與肥胖聯(lián)系了起來。正如該論文所述，“美國超過三分之一的成年人口都有肥胖問題。肥胖與遺傳、飲食、身體活動和環(huán)境等因素有關”，研究人員希望他們的工作能夠展示卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）對建筑環(huán)境特征所進行的量化處理結果。

雖然這項研究是基于美國的數(shù)據(jù)，但研究人員希望該算法能夠適用于分析世界各個城市。然而，該項目確實能夠證明CNN在肥胖患病率與物理環(huán)境之間存在著關聯(lián)。

^{由專筑網(wǎng)邢子，李韌編譯}

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