Google Street View revela como o ambiente construído se correlaciona com o risco de doenças cardiovasculares

Os pesquisadores usaram o Google Street View para estudar centenas de elementos do ambiente construído, incluindo edifícios, espaços verdes, calçadas e estradas, e como esses elementos se relacionam entre si e influenciam a doença arterial coronariana nas pessoas que vivem nesses bairros.

Suas descobertas, publicadas no Jornal Europeu do Coração hoje, mostram que esses fatores podem prever 63% da variação no risco de doença coronariana de uma área para outra.

A doença cardíaca coronária, em que a acumulação de substâncias gordurosas nas artérias coronárias interrompe o fornecimento de sangue ao coração, é uma das formas mais comuns de doença cardiovascular.

Os pesquisadores dizem que o uso do Google Street View pode ajudar a fornecer uma visão geral dos fatores de risco ambientais físicos nos ambientes construídos e naturais, o que poderia ajudar não apenas na compreensão dos fatores de risco nesses ambientes, mas, em última análise, ajudar na construção ou adaptação de vilas e cidades para torná-las mais saudáveis. lugares para morar.

Sadeer Al-Kindi e Prof. Sanjay Rajagopalan dos Hospitais Universitários Harrington Heart & Vascular Institute e Case Western Reserve University, Ohio, EUA, e Dr. .

O professor Rajagopalan disse: “Sempre nos interessamos em como o meio ambiente, tanto o ambiente construído quanto o natural, influencia as doenças cardiovasculares. Aqui na América, eles dizem que o CEP é um melhor preditor de doenças cardíacas do que até mesmo medidas pessoais de saúde “. No entanto, investigar como o ambiente influencia grandes populações em múltiplas cidades não é uma tarefa fácil. Portanto, usamos abordagens baseadas em visão mecânica para avaliar as ligações entre o ambiente construído e a prevalência de doenças coronárias nas cidades dos EUA.”

O estudo incluiu mais de meio milhão de imagens do Google Street View de Detroit, Michigan; Cidade de Kansas, Missouri; Cleveland, Ohio; Brownsville, Texas; Fremont, Califórnia; Bellevue, estado de Washington; e Denver, Colorado. Os pesquisadores também coletaram dados sobre as taxas de doenças coronarianas de acordo com os setores censitários. Essas são áreas menores que o CEP dos EUA e abrigam uma média de 4.000 pessoas. Os pesquisadores usaram uma abordagem chamada rede neural convolucional; um tipo de inteligência artificial que pode reconhecer e analisar padrões em imagens para fazer previsões.

A pesquisa revelou que as características do ambiente construído visíveis nas imagens do Google Street View poderiam prever 63% da variação nas doenças coronárias entre essas pequenas regiões das cidades dos EUA.

O professor Al-Kindi acrescentou: “Também usamos uma abordagem chamada mapeamento de atenção, que destaca algumas das regiões importantes da imagem, para fornecer uma interpretação semiqualitativa de algumas das milhares de características que podem ser importantes na doença coronariana. Por exemplo, características como espaços verdes e estradas transitáveis ​​foram associadas a um risco menor, enquanto outras características, como estradas mal pavimentadas, foram associadas a um risco mais elevado. No entanto, estas conclusões necessitam de mais investigação.

“Mostramos que podemos usar abordagens de visão computacional para ajudar a identificar fatores ambientais que influenciam o risco cardiovascular e isso poderia desempenhar um papel na orientação do planejamento urbano saudável para o coração. O fato de podermos fazer isso em grande escala é algo absolutamente único e importante para o planejamento urbano.”

“Com os próximos desafios, incluindo as alterações climáticas e as mudanças demográficas, onde perto de 70% da população mundial viverá em ambientes urbanos, há uma necessidade premente de compreender os ambientes urbanos em escala, utilizando abordagens de visão computacional que possam fornecer detalhes requintados a um nível nível incomparável”, disse o Prof. Rajagopalan.

Rohan Khera, da Escola de Medicina da Universidade de Yale, EUA, disse: “A associação da localização residencial com os resultados muitas vezes substitui a dos fatores de risco biológicos conhecidos. Isso geralmente é resumido com a expressão de que o código postal de uma pessoa é um maior determinante da sua saúde do que o seu código genético.No entanto, a nossa capacidade de classificar adequadamente os factores de risco ambientais tem dependido de inquéritos populacionais que rastreiam a riqueza, a poluição e os recursos comunitários.

“O estudo de Chen e colegas apresenta uma avaliação nova e mais abrangente do ambiente construído. Este trabalho aproveita de forma criativa as imagens panorâmicas de rua do Google que complementam seu aplicativo de mapas amplamente utilizado.

Khera acrescentou: “… uma abordagem aprimorada por IA para estudar o ambiente físico e sua associação com a saúde cardiovascular destaca que, em nossas comunidades, as medidas de saúde cardiovascular estão fortemente codificadas apenas na aparência visual de nossos bairros. É fundamental usar esta informação com sabedoria, tanto na definição de prioridades estratégicas para identificar comunidades vulneráveis ​​como na redobração de esforços para melhorar a saúde cardiovascular nas comunidades que mais dela necessitam.”