利用人工智能来预测过敏症状何时可能出现

　　IBM今天宣布了一个新的工具，利用人工智能来预测过敏症状何时可能出现。 它被称为过敏与华生洞察，它可以在天气频道应用程序的iOS和Android在网上推出之前。

　　除了预测过敏症状风险（如高、中、低）的15天预测和3天过敏原展望外，过敏洞察还在过敏风险发生变化时提供通知，并解释天气状况如何触发症状。 它还提供花粉水平的过敏原（模具即将到来），管理过敏或减少暴露的提示，新闻文章和编辑内容有关过敏。

　　根据IBM最近进行的一项调查，大多数过敏患者-60%-使用天气预报来帮助管理和减轻他们最严重的症状。 但是，花粉指标，如树、草和芦苇水平，这是大多数应用程序用来评估风险，并不一定是好的预测因素，它们的来源往往是模糊的。

　　这就是为什么IBM科学家对来自IBM市场扫描的数据进行了支持过敏洞察的模型培训，IBM市场扫描是一个匿名健康语料库家族，代表了1亿多名患者;位置信息;以及温度、湿度、雨、风和露点等天气属性。 地理数据使该模型能够了解附近哪些植物区系在生长，何时会产生过敏原，而删除对一年中时间的引用有助于反映因气候变化引起的过敏季节开始时的变化。

　　结果呢？ IBM声称，过敏洞察力——其预测不能反映空气质量水平——比单独考虑花粉的算法精确20%到50%。 此外，它可以预测过敏风险下降到ZIP代码。

　　IBM表示：“经过广泛研究，花粉数据和空气质量水平被排除在预测模型之外，因为它们被证明是不可靠的过敏风险指标。 “虽然没有两个过敏患者是相同的，但提前知道症状风险可能会发生变化，可以帮助任何人提前计划并在症状可能爆发之前采取行动。”该小组将继续审查花粉数据，并在更可靠的情况下将其包括在内。

　　有趣的是，这不是人工智能应用于过敏和花粉预测问题的第一个实例。 在2018年，Doc.ai提供了一个将健康公司和医学研究人员与智能手机用户连接起来的应用程序，建立了一个模型，利用用户数据，如BMI和体育活动，预测过敏风险。 另外，德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员设计了一种测量每天特定地点花粉水平的装置。