Većina ljudi koristi Google Street View da pronađe svoj put. Dr Kuinh Nguien, epidemiolog i statističar na Fakultetu javnog zdravlja Univerziteta Merilend, koristi ga da locira mesta na kojima bi se vaše putovanje moglo iznenada završiti. U studiji objavljenoj 6. juna u British Medical Journal (BMJ) o prevenciji povreda, Nguien identifikuje da koristi AI alate za identifikaciju ključnih elemenata životne sredine koji utiču na sudare u vezi sa automobilima, kao i nesreće vezane za bicikliste i pešake.
„Saobraćajne nesreće su vodeći uzrok smrti mladih između 5 i 29 godina. Zato je ključno razumeti kako fizičko okruženje može da poveća ili umanji fatalne sudare i koje su zajednice najviše pogođene ovim“, kaže Ngujen, profesor čiji rad koristi tehnologiju i velike izvore podataka za rešavanje zdravstvenih dispariteta.
Nguien i kolege istraživači su koristili Google Street Viev (GSV), AI alat koji nudi pogled od 360 stepeni na ulice širom sveta, da bi utvrdili odnos između saobraćajnih nesreća i izgrađenog okruženja na lokacijama gde se nesreće dešavaju. Koristeći virtuelno mapiranje, istraživači su ispitali specifične karakteristike puteva, kao što su ulična rasveta ili zelenilo, na nivou cele zemlje.
„Pošto smo mogli da objedinimo tako veliku količinu GSV podataka iz cele zemlje, dobili smo precizne rezultate o tome koji ugrađeni elementi utiču na saobraćajne nesreće. Bilo je jasno da su mesta sa višim nivoom zelenila, ulične rasvete, puteva sa jednom trakom i trotoara bila povezan sa manjim brojem fatalnih nesreća“, kaže Ngujen.
Trotoari su imali najveći uticaj na smanjenje saobraćajnih nezgoda. Mesta sa više trotoara imala su 70% manje saobraćajnih nezgoda, a mesta sa jednom saobraćajnom trakom, koja se često nalaze u ruralnim područjima, imala su 50% manje nezgoda.
Za pešake i bicikliste, ulična svetla i znakovi za zaustavljanje nudili su veću bezbednost — bili su povezani sa manjim brojem saobraćajnih nesreća u kojima je učestvovala bilo koja grupa. Nasuprot tome, područja sa izgradnjom puteva imala su negativan efekat sa više sudara.
„Mnogi problemi javnog zdravlja sa kojima se zajednice suočavaju često su rešivi“, rekao je Ksiaohe Iue, analitičar podataka u UMD School of Public Health (SPH) i koautor studije. „Nove tehnologije i pristup opsežnim izvorima podataka bili su od pomoći u pronalaženju rešenja za neke probleme javnog zdravlja koji muče stanovništvo.
Istraživači se nadaju da će rezultati informisati transportnu i infrastrukturnu politiku nudeći proverene praktične opcije za donosioce odluka da poboljšaju bezbednost na putevima za vozače, pešake i bicikliste.
„Nadamo se da će naš rad navesti urbaniste i programere da pažljivije razmotre izgrađeno okruženje i tako dizajniraju bezbednije ulice i zajednice“, rekao je koautor Heran Mane, analitičar podataka koji radi sa Iueom u SPH.
Nguien vidi da se pojavljuje potpuno novi istraživački put.
„Vidimo porast u korišćenju nauke o podacima i veštačke inteligencije kako bismo omogućili veće, efikasnije i pravovremenije studije poput ove“, rekao je Ngujen. „Ovo istraživanje je jedna od demonstracija kako možemo da koristimo veštačku inteligenciju da poboljšamo javno zdravlje, i znamo da ima još mnogo toga.
Nguien i kolege žele da prošire tipove indikatora izgrađenog okruženja koji se ispituju širom Sjedinjenih Država, kao i da istraže ove karakteristike u drugim zemljama.
