Circa il 40% degli adulti americani è obeso, definito con un indice di massa corporea (BMI) superiore a 30. Ma l'obesità non è distribuita uniformemente in tutto il paese. Alcune città e stati hanno residenti molto più obesi di altri. Perché? La genetica, lo stress, i livelli di reddito e l'accesso a cibi sani svolgono un ruolo. Ma sempre più ricercatori stanno osservando l'ambiente costruito, le nostre città, per capire perché le persone sono più grasse in alcuni luoghi che in altri.
Una nuova ricerca dell'Università di Washington tenta di portare questo approccio un ulteriore passo avanti utilizzando i dati satellitari per esaminare i paesaggi urbani. Usando le immagini satellitari insieme ai dati sull'obesità, sperano di scoprire quali caratteristiche urbane potrebbero influenzare il tasso di obesità di una città.
I ricercatori hanno utilizzato una rete di apprendimento profondo per analizzare circa 150.000 immagini satellitari ad alta risoluzione di quattro città: Los Angeles, Memphis, San Antonio e Seattle. Le città sono state selezionate per essere da stati con alti tassi di obesità (Texas e Tennessee) e bassi tassi di obesità (California e Washington). La rete ha estratto le caratteristiche dell'ambiente costruito: strisce pedonali, parchi, palestre, fermate degli autobus, ristoranti fast-food, tutto ciò che potrebbe essere rilevante per la salute.
"Se non c'è marciapiede, è meno probabile che tu vada a camminare", afferma Elaine Nsoesie, una professoressa di salute globale all'Università di Washington che ha guidato la ricerca.
L'algoritmo del team potrebbe quindi vedere quali caratteristiche erano più o meno comuni nelle aree con tassi di obesità sempre più elevati. Alcuni risultati erano prevedibili: più parchi, palestre e spazi verdi erano correlati con tassi di obesità più bassi. Altri erano sorprendenti: più negozi di animali domestici eguagliavano i residenti più magri ("un'alta densità di negozi di animali domestici potrebbe indicare un'elevata proprietà degli animali domestici, che potrebbe influenzare la frequenza con cui le persone vanno nei parchi e fanno passeggiate nei dintorni", ha ipotizzato il team).
Un articolo sui risultati è stato recentemente pubblicato sulla rivista JAMA Network Open .
È difficile districare alcune caratteristiche urbane dallo status socioeconomico delle persone che vivono vicino a loro: le persone più ricche hanno maggiori probabilità di vivere vicino a parchi, ma è il parco che le rende meno probabilità di essere obese, o sono altre loro caratteristiche privilegio, come l'accesso a cibi più sani e più tempo libero per cucinare? Ci vuole più di un semplice algoritmo per rispondere a queste domande.
"[T] il suo lavoro indica come i big data e l'apprendimento automatico possano essere integrati nella ricerca clinica", scrive Benjamin Goldstein della Duke University, David Carlson e Nrupen Bhavsar, in un commento sul lavoro. Tuttavia, avvertono, "questo non significa che solo l'analisi può fornire tutte le risposte. Fondamentalmente, queste tecniche analitiche indicano solo funzionalità e fornire loro significato richiede approfondimenti sull'argomento. "
Il team dell'Università di Washington ha lavorato in passato su altri progetti utilizzando i dati satellitari per prevedere i risultati sulla salute. Un progetto prevedeva di esaminare il numero di auto nei parcheggi ospedalieri durante la stagione influenzale per prevedere l'inizio dell'epidemia. Sperano che questo nuovo progetto avrà applicazioni oltre l'obesità.
"Speriamo che sarà utile per le persone che studiano l'ambiente costruito e la sua relazione con l'obesità ma anche altre condizioni croniche", afferma Nsoesie.
Numerose condizioni croniche oltre all'obesità sono associate a mancanza di attività e cattiva alimentazione, tra cui alcuni tumori, malattie cardiache e diabete.
Intendono anche esaminare i dati longitudinalmente: quando le città cambiano le loro caratteristiche, i tassi di obesità cambiano insieme a loro?
"Speriamo che ciò sia utile per gli urbanisti", afferma Nsoesie. "Possiamo pensare al modo in cui progettiamo i quartieri per incoraggiare le persone a uscire e ad allenarsi".
I risultati del progetto sono supportati da altre ricerche sugli effetti dell'ambiente costruito sull'obesità. James Sallis, esperto di città e sanità pubblica presso l'Università della California, San Diego, afferma che la pedonabilità di una città è ben nota per essere associata a tassi di obesità più bassi. La pedonabilità è un prodotto di molti elementi di design, tra cui strade collegate (al contrario di vicoli ciechi o vicoli ciechi), marciapiedi e marciapiedi sicuri e destinazioni (come in, c'è un posto dove camminare?).
Ma apportare modifiche è più facile a dirsi che a farsi, dice Sallis, a causa delle leggi di suddivisione in zone che favoriscono le auto rispetto ai pedoni e si estendono sul tipo di alta densità che promuove la pedonabilità.
"Sappiamo cosa fare", dice. "Ma ciò che dobbiamo fare è molto diverso da quello che abbiamo fatto negli ultimi cinque o sei decenni."
