L’utilisation du Deep Learning dans la lutte contre l’obésité


Tout est plus gros en Amérique : les voitures, les maisons, les entreprises… et la population1. Si l’obésité semble s’endiguer chez les populations les plus jeunes, elle reste un problème majeur aux États-Unis : 40% de la population ayant plus de 20 ans était obèse en 2016, soit une augmentation de 6% depuis 20072 . Des données recueillies par les chercheurs des Centres de contrôle et de prévention des maladies, en comparant les réponses de 43 000 individus à des questionnaires de 2007, puis de 2016. Une traque à l’obésité qui prend une toute autre forme pour deux étudiantes de l’université de Washington à Seattle. Adyasha Maharana et Elaine Okanyene Nsoesie ont mis au point une méthode où la paperasse n’est pas nécessaire : lier l’étude de l’environnement urbain à la prévalence de l’obésité.

La reconnaissance des infrastructures via le Deep Learning

Source : JAMA Network

Il a fallu mettre au point un algorithme. Via le Deep Learning, le programme a ainsi pu différencier les multiples types d’aménagement du sol : voies piétonnes, centres commerciaux, salles de sport, parcs, piscines… tout y passe – y compris les fast-foods et autres distributeurs de malbouffe. L’algorithme puise ses données de Google Maps, de DigitalGlobe et de l’US Geological Survey. Plus de 150 000 images satellites de haute-résolution centrées sur les villes et ses alentours, transformées en compositions colorées.

Bien sûr, les étudiantes ne se sont pas seulement basées sur des données physiques et matérielles pour arriver à la conclusion que l’environnement urbain influe sur l’obésité. Oui, les quartiers les plus denses, où le temps de trajet à pied est plus court, ont tendance à favoriser la maladie. La proximité à un fast-food aussi. L’aspect socio-culturel demeure un angle majeur de la problématique. À savoir que les populations les plus pauvres souffrent plus de l’obésité que les populations les mieux loties. Si les populations riches vivent dans des environnements suréquipés d’infrastructures sportives et récréatives, ils ont aussi accès à une nourriture plus variée et plus saine. Au contraire des populations moins favorisées qui ne disposent pas d’un capital suffisant pour avoir un mode de vie équilibré.

Si ces conclusions ne révolutionnent pas le monde sanitaire, elles sont la résultante d’une démarche intéressante via l’éducation d’un algorithme. Reste à savoir si la démarche peut être étendue à d’autres champs d’étude.

Source : JAMA Network


1. SPURLOCK Morgan (réalisateur), Super Size Me, Samuel Goldwyn Films, 2004, 98 min.

2. THIBERT Cécile, Aux États-Unis, deux adultes sur cinq sont obèses, Le Figaro, 29/03/2018, [en ligne], http://sante.lefigaro.fr/article/aux-etats-unis-deux-adultes-sur-cinq-sont-obeses/ (Page consultée le jeudi 5 octobre 2018)


Source :

MAHARANA Adyasha, OKANYENE Elaine, Use of Deep Learning to examine the association of the built environment with prevalence of neighborhood adult obesity, JAMA Network, 31/08/2018, [en ligne], https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2698635 (Page consultée le jeudi 5 octobre 2018)

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