Científicos del CMM y el CIMT lideran investigación que predice la obesidad en el mundo

Científicos del CMM y el CIMT lideran investigación que predice la obesidad en el mundo

Utilizando aprendizaje de máquinas, investigadores del Centro de Modelamiento Matemático y el Centro de Informática Médica y Telemedicina junto a científicos de la Universidad John Hopkins (EE.UU.) lograron pronosticar la tasa de sobrepeso de distintos países a partir de las ventas de alimentos y bebidas. El hallazgo permitiría ahorrar los altos costos que involucran las encuestas de obesidad.

El porcentaje de personas con obesidad casi se ha triplicado en los últimos 30 años. Se trata de una verdadera epidemia y, por eso, los gobiernos han puesto mucho empeño en medir su impacto. Lo hacen a través de costosas encuestas en que, literalmente, un funcionario va de casa en casa con una balanza pidiendo a la gente que se pese. De ahí que el tiempo entre medición y medición sea largo. En Chile, por ejemplo, las encuestas se realizan cada seis años, lo que reduce su impacto en las políticas públicas. Con este problema en mente, Jocelyn Dunstan, investigadora del Centro de Modelamiento Matemático (CMM) y del Centro de Informática Médica y Telemedicina (CMIT) de la Universidad de Chile, buscó en las matemáticas una solución. Y la encontró.

Para ello, utilizó machine learning o aprendizaje de máquinas, aplicaciones de inteligencia artificial que permiten que las computadoras, después de un periodo de enseñanza, reconozcan automáticamente patrones en datos.

“Probando modelos, tratamos de predecir la proporción de la población obesa. Y lo que encontramos fue que era posible hacerlo con un bajo margen de error”, explica Dunstan.

Junto a Felipe Tobar, del CMM; Marcela Aguirre, del CIMT; Magdalena Bastías, de la Escuela de Salud Pública de la U. de Chile, y Claudia Nau y Thomas Glass, de John Hopkins, entrenó tres algoritmos con dos ingredientes: datos sobre la tasa de obesidad en 79 países y bases de datos con ventas de 48 categorías de productos en esas mismas naciones.

 

Un método más económico

Para la investigadora, los resultados abren grandes posibilidades, ya que se trata datos que son obtenidos regularmente por consultoras y gobiernos. Con esto, se puede llevar una cuenta más actualizada del estado de la obesidad en el mundo, a menores costos, con información que complementa a las encuestas.

“La base de datos es chica, pero de buena calidad. Así, uno puede estrujarla y obtener datos mucho más seguido que con una encuesta. Porque aquí no estamos hablando de big data. Para nada. Más bien yo hablaría de small data“, afirma la investigadora.

El equipo también descubrió que tres categorías son las más relevantes a la hora de predecir la obesidad: masas y harinas, quesos y bebidas carbonatadas. La selección es relevante, ya que medir una cantidad limitada de productos ahorra tiempo de procesamiento de información, lo que permite reducir costos e incorporar países a la muestra con mayor velocidad.

En la investigación, también quedaron retratadas las dietas de los países, concluye Dunstan: “Uno ve que Alemania y Holanda comparten un montón. Todos los países de Caribe y Centroamérica son como una gran nube. Colombia, Venezuela, República Dominicana y Guatemala están muy cerca uno del otro. Uno nota la influencia histórica, cultural y geográfica entre naciones. Chile, en cambio, aparece más cerca de Turquía o Arabia Saudita, justo entre los países del Mediterráneo y los latinoamericanos”.

 

Centro de Modelamiento Matemático

El CMM es hoy la institución de investigación científica más activa en modelamiento matemático en Latino América. Es un centro de excelencia de Conicyt, localizado en la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile. Su misión es crear matemáticas para dar respuesta a problemas de otras ciencias, la industria y las políticas públicas. Busca desarrollar ciencia con los más altos estándares, excelencia y rigurosidad en áreas como minería, bioinformática y salud, educación, data science, supercomputación y gestión de recursos.

 

Contacto

Comunicaciones CMM – comunicaciones(at)cmm.uchile.cl

Posted on Sep 3, 2019 in Frontpage, News, Noticias en castellano