Esta IA chilena es capaz de calcular las tasas de obesidad de los países

Investigadores del Centro de Modelamiento Matemático de la Universidad de Chile lograron pronosticar la tasa de sobrepeso de distintos países a partir de las ventas de alimentos y bebidas utilizando inteligencia artificial. El hallazgo permitiría ahorrar los altos costos que involucran las encuestas de obesidad, según recoge el autor original Johan Osorio en N+1 y comparte Paula Dumas para Periodista Digital

Para lograr el resultado se tuvo que entrenar tres algoritmos con dos ingredientes: información sobre la tasa de obesidad en 79 países y bases de datos con ventas de 48 categorías de productos en esas mismas naciones. Para ello, se utilizó machine learning, una forma de inteligencia artificial que permite que las computadoras reconozcan automáticamente patrones en datos después de un periodo de entrenamiento.

"Tratamos de predecir la proporción de la población obesa. Y lo que encontramos fue que era posible hacerlo con un bajo margen de error", señaló Jocelyn Dunstan, investigadora de la Universidad de chile, quien también trabaja en el Centro de Informática Médica y Telemedicina (CMIT).

En Chile, por ejemplo, los algoritmos arrojaron una tasa de obesidad de 28%, solo tres puntos por debajo del 31% detectado por la encuesta del gobierno. Estos resultados abren la puerta a tener información pública actualizada y un seguimiento de la tasa de obesidad de las naciones a un menor costo.

Según la OMS en 2016, unos 41 millones de niños menores de cinco años tenían sobrepeso o eran obesos, lo que convierte a esta enfermedad en una problemática de salud pública.