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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