沃森使用人工智能來(lái)預(yù)測(cè)過敏癥狀風(fēng)險(xiǎn)

IBM今天宣布了一個(gè)新的工具，利用人工智能來(lái)預(yù)測(cè)過敏癥狀何時(shí)可能出現(xiàn)。 它被稱為過敏與華生洞察，它可以在天氣頻道應(yīng)用程序的iOS和Android在網(wǎng)上推出之前。

除了預(yù)測(cè)過敏癥狀風(fēng)險(xiǎn)(如高、中、低)的15天預(yù)測(cè)和3天過敏原展望外，過敏洞察還在過敏風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生變化時(shí)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(lái))，管理過敏或減少暴露的提示，新聞文章和編輯內(nèi)容有關(guān)過敏。

根據(jù)IBM最近進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查，大多數(shù)過敏患者-60%-使用天氣預(yù)報(bào)來(lái)幫助管理和減輕他們最嚴(yán)重的癥狀。 但是，花粉指標(biāo)，如樹、草和蘆葦水平，這是大多數(shù)應(yīng)用程序用來(lái)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，并不一定是好的預(yù)測(cè)因素，它們的來(lái)源往往是模糊的。

這就是為什么IBM科學(xué)家對(duì)來(lái)自IBM市場(chǎng)掃描的數(shù)據(jù)進(jìn)行了支持過敏洞察的模型培訓(xùn)，IBM市場(chǎng)掃描是一個(gè)匿名健康語(yǔ)料庫(kù)家族，代表了1億多名患者;位置信息;以及溫度、濕度、雨、風(fēng)和露點(diǎn)等天氣屬性。 地理數(shù)據(jù)使該模型能夠了解附近哪些植物區(qū)系在生長(zhǎng)，何時(shí)會(huì)產(chǎn)生過敏原，而刪除對(duì)一年中時(shí)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(shí)的變化。

結(jié)果呢? IBM聲稱，過敏洞察力——其預(yù)測(cè)不能反映空氣質(zhì)量水平——比單獨(dú)考慮花粉的算法精確20%到50%。 此外，它可以預(yù)測(cè)過敏風(fēng)險(xiǎn)下降到ZIP代碼。

IBM表示：“經(jīng)過廣泛研究，花粉數(shù)據(jù)和空氣質(zhì)量水平被排除在預(yù)測(cè)模型之外，因?yàn)樗鼈儽蛔C明是不可靠的過敏風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。 “雖然沒有兩個(gè)過敏患者是相同的，但提前知道癥狀風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)發(fā)生變化，可以幫助任何人提前計(jì)劃并在癥狀可能爆發(fā)之前采取行動(dòng).”該小組將繼續(xù)審查花粉數(shù)據(jù)，并在更可靠的情況下將其包括在內(nèi)。

有趣的是，這不是人工智能應(yīng)用于過敏和花粉預(yù)測(cè)問題的第一個(gè)實(shí)例。 在2018年，Doc.ai提供了一個(gè)將健康公司和醫(yī)學(xué)研究人員與智能手機(jī)用戶連接起來(lái)的應(yīng)用程序，建立了一個(gè)模型，利用用戶數(shù)據(jù)，如BMI和體育活動(dòng)，預(yù)測(cè)過敏風(fēng)險(xiǎn)。 另外，德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的研究人員設(shè)計(jì)了一種測(cè)量每天特定地點(diǎn)花粉水平的裝置。