Investigadores han utilizado Google Street View para estudiar cientos de elementos del entorno construido, incluidos edificios, espacios verdes, aceras y carreteras, y determinar cómo estos elementos se relacionan entre sí e influyen en la enfermedad de las arterias coronarias en las personas que viven en estos barrios.
Sus hallazgos, publicados en el European Heart Journal, muestran que estos factores pueden predecir el 63% de la variación en el riesgo de enfermedad coronaria de un área a otra. La enfermedad coronaria, en la que una acumulación de sustancias grasas en las arterias coronarias interrumpe el suministro de sangre al corazón, es una de las formas más comunes de enfermedad cardiovascular. Los investigadores dicen que el uso de Google Street View puede ayudar a proporcionar una visión general de los factores de riesgo ambientales físicos en los entornos construidos y naturales que podrían ayudar no sólo a comprenderlos, sino que, en última instancia, ayudaría a construir o adaptar pueblos y ciudades para hacerlos más saludables.
El estudio fue dirigido por el Prof. Sadeer Al-Kindi y el Prof. Sanjay Rajagopalan, de los Hospitales Universitarios Harrington Heart & Vascular Institute y la Case Western Reserve University, Ohio, EEUU, y el Dr. Zhuo Chen, becario postdoctoral en el laboratorio del Prof. Rajagopalan.
El profesor Rajagopalan asegura, al respecto, cómo «siempre nos ha interesado cómo el medio ambiente, tanto el construido como el natural, influye en las enfermedades cardiovasculares. En Estados Unidos se dice que el código postal predice mejor las enfermedades cardíacas que las medidas personales de salud. Sin embargo, investigar cómo el medio ambiente influye en grandes poblaciones en múltiples ciudades no es una tarea fácil. Por lo tanto, utilizamos enfoques basados en visión artificial para evaluar los vínculos entre el entorno construido y la prevalencia de enfermedades coronarias en las ciudades de Estados Unidos”.
Medio millón de imágenes de Google Street View
El estudio incluyó más de medio millón de imágenes de Google Street View de Detroit, Michigan; Kansas City, Misuri; Cleveland Ohio; Brownsville, Texas; Fremont, California; Bellevue, estado de Washington; y Denver, Colorado.
Los investigadores también recopilaron datos sobre las tasas de enfermedad coronaria según «áreas censales». Se trata de áreas más pequeñas que un código postal de EEUU que albergan a un promedio de 4.000 personas.
Los investigadores utilizaron un enfoque llamado red neuronal convolucional: un tipo de inteligencia artificial que puede reconocer y analizar patrones en imágenes para hacer predicciones.
La investigación reveló que las características del entorno construido visibles en las imágenes de Google Street View podrían predecir el 63% de la variación en la enfermedad coronaria entre estas pequeñas zonas de las ciudades estadounidenses.
Mapeo de atención
El profesor Al-Kindi añade que «también utilizamos un enfoque llamado mapeo de atención para proporcionar una interpretación semicualitativa de algunas de las miles de características que pueden ser importantes en la enfermedad coronaria». Por ejemplo, características como espacios verdes y caminos transitables se asociaron con un menor riesgo, mientras que otras características, como caminos mal pavimentados, se asociaron con un mayor riesgo.
“Hemos demostrado que podemos utilizar enfoques de visión por computadora para ayudar a identificar los factores ambientales que influyen en el riesgo cardiovascular y esto podría desempeñar un papel en la orientación de una planificación urbana saludable para el corazón. El hecho de que podamos hacer esto a escala es algo absolutamente único e importante para la planificación urbana”, asegura.
Desafíos del medio urbano
«Con los desafíos venideros, incluido el cambio climático y un cambio demográfico, donde cerca del 70% de la población mundial vivirá en entornos urbanos, existe una necesidad imperiosa de comprender los entornos urbanos a escala, utilizando enfoques de visión por computadora que puedan proporcionar detalles exquisitos a un precio asequible», añade el Prof. Rajagopalan.
Por su parte, en un editorial adjunto, el Dr. Rohan Khera, de la Facultad de Medicina de la Universidad de Yale, EEUU, explica que “la asociación de la ubicación residencial a menudo reemplaza la de los factores de riesgo biológicos. Esto se resume con la expresión de que el código postal de una persona es un determinante mayor de su salud que su código genético. Sin embargo, nuestra capacidad para clasificar adecuadamente los factores de riesgo ambiental se ha basado en encuestas de población que rastrean la riqueza, la contaminación y los recursos comunitarios. Este estudio, sin embargo, presenta una evaluación novedosa y más completa del entorno construido con las imágenes panorámicas de calles de Google».
Con todo, los investigadores consideran que «es fundamental utilizar esta información de manera inteligente, tanto para definir prioridades estratégicas como para identificar comunidades vulnerables y redoblar esfuerzos para mejorar la salud cardiovascular en las comunidades que más la necesitan”.
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