Umetna inteligenca je s pomočjo satelitskih fotografij ocenila stopnjo debelosti prebivalcev določenih območij ZDA. Da bi to naredili, algoritem ni uporabil slik posameznikov, temveč druge podatke, na primer razporeditev zgradb in dreves na območju. Rezultati dela so predstavljeni v reviji JAMA Network Open.
Nekatere težave z javnim zdravjem so tako velike, da jih je mogoče videti iz vesolja. V novem delu so znanstveniki uporabili globoko učenje nevronskih mrež za analizo satelitskih podatkov iz štirih stanovanjskih območij v ZDA. Da bi to naredili, smo uporabili podatke o mestnem okolju, naravnem in umetnem: prisotnost parkov, lokacijo cest, prehode za pešce, različne vrste hiš in tako naprej.
Vir podatkov so bile fotografije 1695 sosesk v Los Angelesu, Memphisu, San Antoniju in Seattlu iz storitve Google Maps - skupno približno 150.000 slik. Iz teh slik je nevronsko omrežje črpalo podatke o porazdelitvi vegetacije, položaju cest in prisotnosti hiš. Nato je drug algoritem primerjal pridobljene informacije s stopnjo debelosti pri lokalnem prebivalstvu.
Kot rezultat tega so ustvarjalci nevronske mreže lahko ocenili število debelih še natančneje, kot bi to lahko storili na podlagi števila telovadnic in restavracij na študijskem območju. Uspeli so najti tudi povezavo med parametri načrtovanja in dohodkom na prebivalca.