IBM 發表新醫療預測應用程式,技術來自 Watson

作者 | 發布日期 2020 年 04 月 22 日 8:15 | 分類 AI 人工智慧 , app , 生物科技 Telegram share ! follow us in feedly


外媒報導,IBM 20 日發表一種針對消費端用戶的疾病預測的新工具「Allergy Insights」,主要是利用 AI 幫助用戶預測過敏症狀何時可能發作。IBM 表示,這個工具和 Watson 具有相同的技術和反應洞察能力,目前用戶可以前往 iOS 和 Android 的 The Weather Channel 應用程式商店下載使用。

Allergy Insights 的主要功能是對每個人 15 天內發生過敏症狀的風險進行高、中、低預測評估,並自動向用戶提示近 3 天身邊過敏原發生情況。

除了這些,Allergy Insights 還可以為用戶即將發生過敏風險提出預警,並詳細闡述最近的周圍環境和天氣狀況如何引發對應過敏,針對花粉過敏原患者,它還可以分析出周圍的花粉水平,提供管理過敏或減少接觸的技巧,以及與過敏相關的新聞文章和資訊內容。

值得注意的是,Allergy Insights 的預測影響因子並不來源於花粉數據。IBM 表示:「經過廣泛研究,花粉數據和空氣品質水平已從預測模型中排除,因為它們對於證明過敏風險的指標不可靠。」

所以,IBM 科學家決定根據自身的 IBM MarketScan 數據,訓練出一種針對過敏原檢測的快速反應的洞察力模型。

IBM MarketScan 是 IBM 醫療團隊建立的一個已經脫敏的醫療資源庫,其中數據量超過 1 億患者,裡面包含與發生過敏相關的地點、天氣屬性、溫度、濕度、雨水、風和露水等資訊。

因為結合了醫療和過往數據,IBM 聲稱 Allergy Insights 的預測水準,比僅考慮花粉的演算法準確度要高出 20% 至 50%,甚至根據不同地區的氣候變化,評估不同的過敏原風險。

六成過敏患者使用天氣預報 App 以應對過敏

在發表這項產品之前,IBM 針對過敏人群做過一項調查,資料顯示,過去大約有 60% 的過敏患者都在使用天氣預報 App 預測管理,減少自己發生過敏的機率。

但是那些應用程式的預測水準不高,因為他們的資料來源往往參差不齊,導致對樹、草、花粉等過敏原的指標沒有做出最好的評估和分析。

而 IBM 研發的這種分析模型,可以根據地理和環境資訊分析並統計附近正在生長的植物群,對於過敏原產生時間做出預測,同時根據過往資訊統計一年中的氣候變化,與可能導致過敏的季節變化資訊。

IBM 表示:「提早知道過敏症狀風險何時可能發生,可以幫助任何人在症狀發作之前採取行動。團隊將繼續審查花粉數據,並在更可靠的情況下將其包括在內。」

其實這並不是 AI 第一次應用在過敏預測的實際案例,早在 2018 年,提供健康公司、醫學研究人員與終端用戶進行聯繫的 Doc.ai 公司就建立了一個過敏預測模型,根據 BMI 體重指標和用戶的身體運動數據,預測發生過敏的風險。

此外,德州州立大學奧斯汀分校的研究人員也曾設計一種產品,可以在同一地點測量特定位置的花粉情形。

(本文由 雷鋒網 授權轉載;首圖來源:shutterstock)

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