人工智能通过分析建筑物来评估该地区的肥胖程度

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来自华盛顿大学的两名研究人员发现了一种不用调查居民就能估计美国城市肥胖水平的方法。

两人训练了一种

人工智能

算法，利用谷歌的卫星图像和街景图像来发现城市基础设施和肥胖水平之间的关系。研究人员在发表于ＪＡＭＡ　Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｏｐｅｎ上的一篇论文中写道，通过了解城市规划如何影响肥胖、健康运动和新的建设项目，可以协调改善城市的健康状况。

该算法使用了超过１５万张来自６个城市的卫星

图像

，以及９６个类别的试验点（如杂货店和宠物店）进行训练。然后与每个城市报告的肥胖率相关。研究人员之所以选用这些试验点，是因为它们可能会对一个社区的活动产生影响。比如，在宠物店附近可以有更多的人带着狗出去散步。

不出所料，该算法将更多的绿地与肥胖率较低的建筑间距相关联。这表明，较为富裕的地区肥胖居民较少。

研究人员承认，收入和健康之间的纠缠关系可能会扭曲

算法

。然而，通过进一步的验证测试，研究小组发现这个算法实际上发现了建筑物数量和绿地以及肥胖之间的联系，而不仅仅是财富。

这项研究是以美国的数据为基础，因此如果不进行调整的话，这种算法不太可能在其他国家奏效。不同的城市规划方法不同，或多或少的活跃文化肯定会被算法所误解。

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