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 buscan medir su impacto. Para ello, usan 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, la información se recoge cada seis años, lo que reduce su impacto en las políticas públicas. Con estos problemas en mente, Jocelyn Dunstan, investigadora del Centro de Modelamiento Matemático (CMM) de la Universidad de Chile, buscó en las matemáticas una solución. Y la encontró.
«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 Dunstan, quien también trabaja en el Centro de Informática Médica y Telemedicina (CMIT).
Junto a investigadores chilenos y norteamericanos de la Universidad John Hopkins, entrenó 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, utilizó aprendizaje automático (machine learning), una clase de aplicaciones de inteligencia artificial que permite que las computadoras reconozcan automáticamente patrones en datos después de un periodo de enseñanza.
En Chile, por ejemplo, los algoritmos dieron una tasa de obesidad de 28 por ciento, solo tres puntos por debajo del 31% detectado por la encuesta del gobierno.
