「肥胖」被世界衛生組織(WHO)定義為慢性疾病」，而國健署的數據也顯示，肥胖與台灣十大死因中的癌症、心臟疾病、腦血管疾病、糖尿病、高血壓性疾病、腎炎、腎病症候群及腎病變、慢性肝病及肝硬化等都相關，因此肥胖問題不容小覷!
令人發胖的原因
一個人是否肥胖取決於家族遺傳、生活和飲食習慣、心理因素上是否承受過大壓力或是體內是否代謝失衡?是屬於個人的類型的精準醫療，所以客製化量測及分析肥胖的成因和給予個體化的診斷建議，是目前世界上的生技醫療產業的趨勢。
Google map也能預測肥胖?
華盛頓大學的研究團隊，使用google map，對美國的加利福尼亞州的洛杉磯;田納西州的孟菲斯;德克薩斯州的聖安東尼奧和華盛頓州的西雅圖等四個城市進行研究。研究團隊使用嶄新的人工智慧演算法，分析城市的建築和基礎設施與居民肥胖的關聯性。研究人員表示，進行這項研究的目標是為了發現居民肥胖比率較高城市。
研究人員利用深度學習演算法建構了特殊的神經網路AI人工智慧，並先使用了大約120萬幅圖像，對這種AI人工智慧系統，進行訓練讓它可以有效的識別城市中的建築、道路、樹木等各種環境的影像數據。之後再使用15萬張高解析度的google map衛星圖像輸入AI人工智慧系統，並且增加了有關肥胖的參數，讓AI可以找出肥胖比率較高和城市基礎設施之間的關聯性。
結果顯示，AI人工智慧預測當地的肥胖率的準確度約為60%~70%左右，已初步的證明了建築環境對肥胖的影響，例如:綠地及健身房附近的居民，肥胖率較低也較健康的事實，將來會進一步讓模型更加精準，提供各地作為制定公共衛生政策之參考。
科技之島台灣可以做什麼?
台灣自民國87年起就推動「全民健康保險研究資料庫」之建置，也因全民健保的納保率為99%，所以生技醫藥衛生領域都可以使用健保資料庫來加以研究，希望能夠藉由AI智慧分析健保資料庫來預測台灣肥胖症及衍生疾病的發展與治療標的，來降低肥胖及其衍生慢性病的罹患率。
參考資料
Scientists Have Trained an AI to Spot Obesity From Space.
