當(dāng)?shù)貢r(shí)間 4 月 20 號(hào)，IBM 發(fā)布了一種面向 C 端用戶的疾病預(yù)測(cè)的新工具“Allergy Insights”，主要是利用 AI 幫助用戶預(yù)測(cè)何時(shí)可能發(fā)作過(guò)敏癥狀。IBM 表示，這個(gè)工具和 Watson 具有相同的技術(shù)和反應(yīng)洞察能力，目前用戶可以前往 iOS 和 Android 的 The Weather Channel 應(yīng)用商店下載使用。

　　Allergy Insights 的主要功能是對(duì)每個(gè)人 15 天內(nèi)發(fā)生過(guò)敏癥狀的風(fēng)險(xiǎn)（例如，高，中，低）進(jìn)行高、中、低預(yù)測(cè)評(píng)估，并自動(dòng)向用戶提示近三天身邊過(guò)敏原發(fā)生情況。

　　除了這些，Allergy Insights 還可以為用戶即將發(fā)生過(guò)敏風(fēng)險(xiǎn)提出預(yù)警，并詳細(xì)闡述最近的周圍環(huán)境和天氣狀況如何引發(fā)對(duì)應(yīng)過(guò)敏，針對(duì)花粉過(guò)敏原患者，它還可以分析出周圍的花粉水平，提供管理過(guò)敏或減少接觸的技巧，以及與過(guò)敏相關(guān)的新聞文章和資訊內(nèi)容。

　　值得注意的是，Allergy Insights 的預(yù)測(cè)影響因子并不來(lái)源于花粉數(shù)據(jù)。IBM 表示：“經(jīng)過(guò)廣泛研究，花粉數(shù)據(jù)和空氣質(zhì)量水平已從預(yù)測(cè)模型中排除，因?yàn)樗鼈儗?duì)于證明過(guò)敏風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)不可靠。”

　　所以，IBM 科學(xué)家決定根據(jù)自身的 IBM MarketScan 數(shù)據(jù)訓(xùn)練出一種針對(duì)過(guò)敏原檢測(cè)的快速反應(yīng)的洞察力模型。

　　IBM MarketScan 是 IBM 醫(yī)療團(tuán)隊(duì)建立的一個(gè)已經(jīng)脫敏的醫(yī)療資源庫(kù)，其中數(shù)據(jù)量超過(guò) 1 億患者，里面包含與發(fā)生過(guò)敏相關(guān)的地點(diǎn)、天氣屬性、溫度、濕度、雨水、風(fēng)和露水等信息。

　　因?yàn)榻Y(jié)合了醫(yī)療和過(guò)往數(shù)據(jù)，IBM 聲稱 Allergy Insights 的預(yù)測(cè)水平比僅考慮花粉的算法準(zhǔn)確度要高出 20％ 至 50％，甚至根據(jù)不同地區(qū)的氣候變化給出不同的過(guò)敏原風(fēng)險(xiǎn)。

　　在發(fā)布這項(xiàng)產(chǎn)品之前，IBM 針對(duì)過(guò)敏人群做個(gè)一項(xiàng)調(diào)查，數(shù)據(jù)顯示過(guò)去大約有 60％ 的過(guò)敏患者都在使用天氣預(yù)報(bào) App 預(yù)測(cè)管理和減輕自己發(fā)生過(guò)敏的機(jī)率。

　　但是那些應(yīng)用程序的預(yù)測(cè)水平并不高，因?yàn)樗麄兊臄?shù)據(jù)來(lái)源往往參差不齊，導(dǎo)致對(duì)樹(shù)、草、花粉等過(guò)敏原的指標(biāo)沒(méi)有做出最好的評(píng)估和分析。

　　而 IBM 研發(fā)的這種分析模型，可以根據(jù)地理和環(huán)境信息分析和統(tǒng)計(jì)附近正在生長(zhǎng)的植物群，對(duì)于過(guò)敏原產(chǎn)生時(shí)間做出預(yù)測(cè)，同時(shí)根據(jù)過(guò)往信息，對(duì)一年中氣候變化而導(dǎo)致的過(guò)敏季節(jié)變化信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

　　IBM 表示：“雖然沒(méi)有兩名過(guò)敏患者是同一個(gè)人，但提前知道過(guò)敏癥狀風(fēng)險(xiǎn)何時(shí)可能發(fā)生可以幫助任何人提前計(jì)劃，并在癥狀發(fā)作之前采取行動(dòng)。該團(tuán)隊(duì)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)。”

　　雷鋒網(wǎng)了解到，這并不是將 AI 第一次應(yīng)用在過(guò)敏預(yù)測(cè)的實(shí)際案例，早在 2018 年，提供健康公司、醫(yī)學(xué)研究人員與C端用戶進(jìn)行聯(lián)系的 Doc.ai 公司就建立了一個(gè)過(guò)敏預(yù)測(cè)模型，根據(jù) BMI 體重指標(biāo)和用戶的身體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)發(fā)生過(guò)敏的風(fēng)險(xiǎn)。

　　此外，德克薩斯州立大學(xué)奧斯汀分校的研究人員設(shè)計(jì)也曾設(shè)計(jì)一種產(chǎn)品，可以在同一地點(diǎn)測(cè)量特定位置的花粉水平。

總結(jié)

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