Künstliche Intelligenz & Google Street View: Überraschende Verbindungen zwischen Stadtvierteln & Herzkrankheiten!

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind ja echt die Superstars der Forschung, oder? Immer wieder sorgen sie für Aufsehen und eröffnen uns neue Möglichkeiten, die uns früher wie pure Science Fiction vorgekommen wären.

Nehmen wir zum Beispiel das Team von Wissenschaftlern der Case Western Reserve University in Cleveland, Ohio. Die haben sich gedacht: „Hey, warum nicht mal Google Street View und KI kombinieren, um herauszufinden, ob es einen Zusammenhang zwischen der bebauten Umgebung und koronaren Herzkrankheiten gibt?“ Gesagt, getan!

In ihrer im European Heart Journal veröffentlichten Studie haben die schlauen Köpfe Street-View-Bilder analysiert und mit Hilfe von maschinellem Lernen Merkmale der städtischen Umgebung extrahiert. Und was soll ich sagen? Diese Merkmale können immerhin 63 Prozent der Unterschiede in der Prävalenz von KHK zwischen verschiedenen Stadtvierteln erklären. Das ist ja mal eine Ansage!

Früher hat man ja nur Alter, Geschlecht, ethnische Zugehörigkeit, Einkommen und Bildung der Volkszählungsbezirke berücksichtigt, um solche Unterschiede zu erklären. Aber das ist doch echt old school! Jetzt kann man einfach Google Street View anwerfen und schon hat man einen viel besseren Überblick über die Umgebung und ihre Auswirkungen auf unsere Herzen.

Die Wissenschaftler haben sage und schreibe 500.000 Bilder aus Städten wie Detroit, Kansas City und Bellevue analysiert. Dabei haben sie ein vortrainiertes Deep Convolutional Neural Network genutzt, um die Bildverarbeitung und Extraktion von Umgebungsinformationen durchzuführen. Klingt kompliziert, ist aber eigentlich ganz cool!

Und sie haben sogar spezifische Umweltmerkmale identifiziert, die mit einem erhöhten oder verringerten Risiko für KHK verbunden sind. So haben baufällige Gebäude und Straßenschäden ein erhöhtes Risiko signalisiert, während grüne Straßen mit einer geringeren Prävalenz einhergingen. Das ist doch mal eine nützliche Information!

Die Autoren der Studie sind natürlich begeistert von ihrem Ansatz. Endlich kann man schnell und einfach Stadtviertel mit einem erhöhten Risiko identifizieren und gezielte Präventionsmaßnahmen ergreifen. Das könnte dazu beitragen, kardiovaskuläre Ungleichheiten im städtischen Raum zu verringern. Daumen hoch!

Natürlich gibt es auch ein paar Einschränkungen. Die Street-View-Daten erfassen nur die Hauptstraßen und nicht die Wohngebiete drumherum. Außerdem sind die KI-Modelle nicht perfekt darin, Details und Objekte zu erkennen. Und auch die Grad-CAM-Visualisierung wirft noch ein paar Fragen auf. Aber hey, in der Wissenschaft ist ja nichts perfekt.

Und noch eine Sache: Die analysierten Daten kommen nur aus sieben US-Städten. Also bitte nicht direkt denken, dass das auf die ganze Welt übertragbar ist. Aber hey, es ist ein Anfang!

Insgesamt zeigt uns diese Studie aber mal wieder, wie genial KI und maschinelles Lernen sein können. Sie helfen uns dabei, neue Erkenntnisse zu gewinnen und vielleicht sogar die Gesundheitsversorgung zu verbessern. Ich bin gespannt, was uns in Zukunft noch alles erwartet. Vielleicht können sie ja sogar meine Schreibblockaden lösen. Das wäre doch was!

Schlagwörter: Google Street View-Bilder + Cleveland + European Heart

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