沃森使用人工智能來預(yù)測過敏癥狀風(fēng)險

IBM今天宣布了一個新的工具，利用人工智能來預(yù)測過敏癥狀何時可能出現(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)測過敏癥狀風(fēng)險(如高、中、低)的15天預(yù)測和3天過敏原展望外，過敏洞察還在過敏風(fēng)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(nèi)容有關(guān)過敏。

根據(jù)IBM最近進行的一項調(diào)查，大多數(shù)過敏患者-60%-使用天氣預(yù)報來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)用程序用來評估風(fēng)險，并不一定是好的預(yù)測因素，它們的來源往往是模糊的。

這就是為什么IBM科學(xué)家對來自IBM市場掃描的數(shù)據(jù)進行了支持過敏洞察的模型培訓(xùn)，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(fēng)和露點等天氣屬性。 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，何時會產(chǎn)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(jié)果呢? IBM聲稱，過敏洞察力——其預(yù)測不能反映空氣質(zhì)量水平——比單獨考慮花粉的算法精確20%到50%。 此外，它可以預(yù)測過敏風(fēng)險下降到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)測模型之外，因為它們被證明是不可靠的過敏風(fēng)險指標(biāo)。 “雖然沒有兩個過敏患者是相同的，但提前知道癥狀風(fēng)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(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(xué)研究人員與智能手機用戶連接起來的應(yīng)用程序，建立了一個模型，利用用戶數(shù)據(jù)，如BMI和體育活動，預(yù)測過敏風(fēng)險。 另外，德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的研究人員設(shè)計了一種測量每天特定地點花粉水平的裝置。