Alrededor del 40 por ciento de los adultos estadounidenses son obesos, lo que se define como un índice de masa corporal (IMC) superior a 30. Pero la obesidad no se distribuye de manera uniforme en todo el país. Algunas ciudades y estados tienen muchos más residentes obesos que otros. ¿Por qué? La genética, el estrés, los niveles de ingresos y el acceso a alimentos saludables son importantes. Pero cada vez más investigadores observan el entorno construido, nuestras ciudades, para comprender por qué las personas son más gordas en algunos lugares que en otros.
Una nueva investigación de la Universidad de Washington intenta llevar este enfoque un paso más allá mediante el uso de datos satelitales para examinar los paisajes urbanos. Al usar las imágenes satelitales junto con los datos de obesidad, esperan descubrir qué características urbanas podrían influir en la tasa de obesidad de una ciudad.
Los investigadores utilizaron una red de aprendizaje profundo para analizar alrededor de 150, 000 imágenes satelitales de alta resolución de cuatro ciudades: Los Ángeles, Memphis, San Antonio y Seattle. Las ciudades fueron seleccionadas por ser de estados con altas tasas de obesidad (Texas y Tennessee) y bajas tasas de obesidad (California y Washington). La red extrajo características del entorno construido: cruces peatonales, parques, gimnasios, paradas de autobús, restaurantes de comida rápida, cualquier cosa que pudiera ser relevante para la salud.
"Si no hay acera, es menos probable que salgas a caminar", dice Elaine Nsoesie, profesora de salud global en la Universidad de Washington que dirigió la investigación.
El algoritmo del equipo pudo ver qué características eran más o menos comunes en áreas con mayores y menores tasas de obesidad. Algunos resultados fueron predecibles: más parques, gimnasios y espacios verdes se correlacionaron con menores tasas de obesidad. Otros fueron sorprendentes: más tiendas de mascotas equivalían a residentes más delgados ("una alta densidad de tiendas de mascotas podría indicar una alta propiedad de mascotas, lo que podría influir en la frecuencia con la que las personas van a los parques y caminan por el vecindario", planteó el equipo en hipótesis).
Recientemente se publicó un artículo sobre los resultados en la revista JAMA Network Open .
Es difícil desenredar ciertas características urbanas del estado socioeconómico de las personas que viven cerca de ellas: las personas más ricas tienen más probabilidades de vivir cerca de los parques, pero ¿es el parque el que las hace menos propensas a ser obesas, o son otras características de sus familias? privilegio, como el acceso a alimentos más saludables y más tiempo libre para cocinar? Se necesita algo más que un algoritmo para responder estas preguntas.
"[Este] trabajo señala cómo los grandes datos y el aprendizaje automático pueden integrarse en la investigación clínica", escribe Benjamin Goldstein, David Carlson y Nrupen Bhavsar de la Universidad de Duke, en un comentario sobre el trabajo. Sin embargo, advierten, “esto no significa que el análisis solo pueda proporcionar todas las respuestas. En esencia, estas técnicas analíticas solo apuntan a características, y darles significado requiere una comprensión del tema ”.
El equipo de la Universidad de Washington ha trabajado en el pasado en otros proyectos utilizando datos satelitales para predecir resultados de salud. Un proyecto consistió en observar la cantidad de automóviles en los estacionamientos de los hospitales durante la temporada de gripe para predecir cuándo comenzaban los brotes. Esperan que este nuevo proyecto tenga aplicaciones más allá de la obesidad.
"Esperamos que sea útil para las personas que estudian el entorno construido y su relación con la obesidad, pero también con otras afecciones crónicas", dice Nsoesie.
Una serie de afecciones crónicas además de la obesidad están asociadas con la falta de actividad y una dieta deficiente, incluidos ciertos tipos de cáncer, enfermedades cardíacas y diabetes.
También planean ver los datos longitudinalmente: a medida que las ciudades cambian sus características, ¿cambian las tasas de obesidad junto con ellas?
"Esperamos que esto sea útil para los planificadores de la ciudad", dice Nsoesie. "Podemos pensar en la forma en que diseñamos vecindarios para alentar a las personas a salir y hacer ejercicio".
Los hallazgos del proyecto están respaldados por otra investigación sobre los efectos del entorno construido sobre la obesidad. James Sallis, un experto en ciudades y salud pública de la Universidad de California en San Diego, dice que la caminabilidad de una ciudad es conocida por estar asociada con tasas más bajas de obesidad. La capacidad de caminar es un producto de muchos elementos de diseño, incluidas las calles que están conectadas (en lugar de callejones sin salida o callejones sin salida), aceras y cruces peatonales seguros y destinos (como en, ¿hay algún lugar para caminar?).
Pero hacer cambios es más fácil decirlo que hacerlo, dice Sallis, debido a las leyes de zonificación que favorecen a los automóviles sobre los peatones y se extienden sobre el tipo de alta densidad que promueve la capacidad de caminar.
"Sabemos qué hacer", dice. "Pero lo que necesitamos hacer es muy diferente de lo que hemos estado haciendo durante las últimas cinco o seis décadas".
