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| カテゴリー: | 生活習慣病 |
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| ジャーナル名: | JAMA Network Open |
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| 年月: | August 2018 |
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| 巻: | 1 |
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| 開始ページ: | e181535 |
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【背景】
肥満の環境依存性を深層学習で評価する研究が現れた。University of WashingtonのMaharanaらによるもので、AIにLAをはじめとするアメリア4都市圏のGoogle Static Maps APIの150000高解像度衛星画像データとCDCの500都市センサスによる地域成人の肥満データの間の関連を検討させた。一次アウトカムは、環境に基づく肥満有病率である。
【結論】
年齢調整肥満有病率は、Bellevueで18.8%、Seattleで22.4%、Tacomaで30.8%、LAで 26.7%等であった。環境特性の影響は、肥満有病率バリエーションの64.8%と評価された。
【評価】
AI疫学は試行から本格段階に入り、信頼度は高まっている。本来は個別の環境肥満因子の同定を目指したものとみられるが、明示されていない。しかし、近所のペットショップの数など意外な「肥満リスク因子」？も浮上しており、AI評価のブラックボックス性という基本問題も示している。
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