AI疫学が示す肥満の環境依存性

Use of Deep Learning to Examine the Association of the Built Environment With Prevalence of Neighborhood Adult Obesity

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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。