Préambule
La politique de la ville est une politique publique nationale qui vise le développement des quartiers qui cumulent nombre de difficultés de tous ordres (social, économique, scolaire, accès aux droits, etc.).
Elle s’attache, in fine, à :
- * réduire les inégalités entre les quartiers de la politique de la ville et les territoires au sein desquels ils s’inscrivent ;
- * améliorer les conditions de vie dans les quartiers les plus défavorisés.
* Elle mobilise l’ensemble des politiques de droit commun, renforcés par le déploiement de moyens d’intervention spécifiques.
Depuis le 1er janvier 2020, et dans la continuité du commissariat général à l’égalité des territoires, c’est l’Agence Nationale de la Cohésion des Territoires (ANCT), rattachée au ministère de la Ville, qui est chargée de la conception et de la mise en œuvre de la politique de la ville. 
Chen Z, Vieira de Oliveira Salerno PR, Dazard JE, Kumar Sirasapalli S, Makhlouf MHE, Motairek I, Moorthy S, Al-Kindi S, Rajagopalan S. AI-Facilitated Assessment of Built Environment Using Neighborhood Satellite Imagery and Cardiovascular Risk
Évaluation de l'environnement bâti facilitée par l'IA à l'aide d'images satellites de quartier et du risque cardiovasculaire
J Am Coll Cardiol. 2024 Oct 29;84(18):1733-1744. doi: 10.1016/j.jacc.2024.08.053. PMID: 39443017.https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39443017/
Contexte
L’environnement bâti affecte la santé cardiovasculaire, mais une évaluation complète et évolutive de la santé de la population et de l’allocation des ressources est limitée par les limites des mesures actuelles à micro-échelle.
Objectifs
Le but de cette étude était d’examiner l’association entre l’environnement basé sur des images satellites et le risque d’événements cardiovasculaires indésirables majeurs (MACI).
Méthodes
À l'aide d'un réseau neuronal profond pré-entraîné, des caractéristiques décrivant l'environnement bâti à partir d'images satellites de Google (GSI) autour de 64 230 patients du nord de l'Ohio soumis à un score de calcium des artères coronaires (CAC) ont été extraites. Les modèles de risques proportionnels de Cox régularisés par réseau élastique ont identifié des associations entre les caractéristiques GSI et le risque MACE (défini comme un infarctus du myocarde, un accident vasculaire cérébral, une insuffisance cardiaque ou un décès). Un score de risque GSI composite a été construit à l'aide de caractéristiques qui ont démontré des coefficients non nuls dans le modèle de réseau élastique. Nous avons évalué l'association de ce score avec le risque MACE, après ajustement pour les scores CAC et l'indice de vulnérabilité sociale (SVI). Ses interactions avec les scores CAC ont également été examinées dans des sous-groupes.
Résultats : Après ajustement pour le CAC et les facteurs de risque traditionnels, le score de risque GSI était significativement associé à un risque MACE plus élevé (HR : 2,67 ; IC à 95 % : 1,63-4,38 ; P < 0,001). Cependant, l'ajout de SVI a réduit cette association à la non-significance (HR : 1,54 ; IC à 95 % : 0,91-2,60 ; P = 0,11). Les patients du quartile le plus élevé (Q4) du score de risque GSI présentaient un risque observé de MACE 56 % plus élevé (HR : 1,56 ; IC à 95 % : 1,32-1,86 ; P < 0,005) par rapport au quartile le plus bas (Q1). Le score de risque GSI présentait la plus forte association avec le risque MACE chez les patients avec CAC = 0. Cette association était atténuée, mais restait significative, avec un CAC plus élevé.
Score de risque GSI et MACE dans l'ensemble de tests Hold-Out
Association entre les scores de risque GSI et le risque MACE dans les groupes de scores CAC
Ensemble de données GSI (images satellites de Google )
Conclusions
Les images satellites de l'environnement bâti améliorées par l'IA étaient liées au risque de MACE, indépendamment des facteurs de risque traditionnels et des CAC, mais cela était influencé par les déterminants sociaux de la santé, représentés par l'IVS( indice de vulnérabilité sociale) L'évaluation de l'environnement bâti basée sur des images satellites peut fournir une approche intégrative rapide et évolutive, justifiant une exploration plus approfondie pour une meilleure prédiction des risques.
Etude "NEW LOOK" dont on peut se demander si elle était vraiment nécessaire, le "fil à couper le beurre" ré inventé . Habiter dans des quartiers inasalubres par une population en difficulté sociale , c'est un facteur surajouté de tous les risques pour la santé. Les déterminants sociaux de la santé l'ont montré somme l'insalubrité, la pauvreté, le manque d'éducation, le manque d'activité physique, les drogues, l'alcool, le tabac , la pollution, les épidémies, la sous alimentation etc. Les afro américains sont le plus touchés par toutes ces difficultés pour vivre et pour être en bonne santé.
C'est ainsi dans toutes les villes du monde où tout est à refaire. Il faut repenser l'architecture, rééduquer ces populations en insistant sur la prévention primordiale. La politique des villes n'est pas à la hauteur des enjeux de santé publique.
Est ce que les politiques en sont conscients ?
Mais vue d'un satellite la pauvreté est lissée !!!!! Quant au dialogue moteur essentiel, il est dans les étoiles .
L'immersion dans ces quartiers doit être le point de départ de toute réflexion, le satellite et l'IA servent à autres choses ; climat agriculture, pollution etc...et même les guerres
Le risque cardio vasculaire est augmenté dans les quartiers pauvres, une évidence ......
