沃森使用人工智能來預測過敏癥狀風險

IBM今天宣布了一個新的工具，利用人工智能來預測過敏癥狀何時可能出現。 它被稱為過敏與華生洞察，它可以在天氣頻道應用程序的iOS和Android在網上推出之前。

除了預測過敏癥狀風險(如高、中、低)的15天預測和3天過敏原展望外，過敏洞察還在過敏風險發(fā)生變化時提供通知，并解釋天氣狀況如何觸發(fā)癥狀。 它還提供花粉水平的過敏原(模具即將到來)，管理過敏或減少暴露的提示，新聞文章和編輯內容有關過敏。

根據IBM最近進行的一項調查，大多數過敏患者-60%-使用天氣預報來幫助管理和減輕他們最嚴重的癥狀。 但是，花粉指標，如樹、草和蘆葦水平，這是大多數應用程序用來評估風險，并不一定是好的預測因素，它們的來源往往是模糊的。

這就是為什么IBM科學家對來自IBM市場掃描的數據進行了支持過敏洞察的模型培訓，IBM市場掃描是一個匿名健康語料庫家族，代表了1億多名患者;位置信息;以及溫度、濕度、雨、風和露點等天氣屬性。 地理數據使該模型能夠了解附近哪些植物區(qū)系在生長，何時會產生過敏原，而刪除對一年中時間的引用有助于反映因氣候變化引起的過敏季節(jié)開始時的變化。

結果呢? IBM聲稱，過敏洞察力——其預測不能反映空氣質量水平——比單獨考慮花粉的算法精確20%到50%。 此外，它可以預測過敏風險下降到ZIP代碼。

IBM表示：“經過廣泛研究，花粉數據和空氣質量水平被排除在預測模型之外，因為它們被證明是不可靠的過敏風險指標。 “雖然沒有兩個過敏患者是相同的，但提前知道癥狀風險可能會發(fā)生變化，可以幫助任何人提前計劃并在癥狀可能爆發(fā)之前采取行動.”該小組將繼續(xù)審查花粉數據，并在更可靠的情況下將其包括在內。

有趣的是，這不是人工智能應用于過敏和花粉預測問題的第一個實例。 在2018年，Doc.ai提供了一個將健康公司和醫(yī)學研究人員與智能手機用戶連接起來的應用程序，建立了一個模型，利用用戶數據，如BMI和體育活動，預測過敏風險。 另外，德克薩斯大學奧斯汀分校的研究人員設計了一種測量每天特定地點花粉水平的裝置。