利用人工智能来预测过敏症状何时可能出现

IBM今日发布了一款全新的工具——过敏与华生洞察，它运用人工智能来预测过敏症状的发生。此工具能在天气频道程序推出之前，即在iOS和Android网上先行呈现。

除了提供未来15天的过敏症状风险预测（如高、中、低）和接下来3天的过敏原展望，过敏洞察还能在过敏风险发生变化时及时通知用户，并解释天气状况如何触发症状。它还提供花粉水平的详细报告，包括即将出现的过敏原，以及管理或减少过敏暴露的提示。用户还可以阅读到与过敏相关的新闻文章和编辑内容。

IBM最近的一项调查发现，大多数过敏患者，即60%的人，都会使用天气预报来帮助管理和减轻他们的症状。现有的应用程序中所依赖的花粉指标，如树、草和芦苇水平，并不总是能准确预测风险。这些指标的来源往往模糊不清。

为了改进这一状况，IBM的科学家们运用了来自IBM市场扫描的数据来训练支持过敏洞察的模型。这个庞大的数据集包括一亿多名患者的匿名健康信息、位置信息以及天气属性，如温度、湿度、降雨、风速和露点。地理数据使得模型能够了解附近哪些植物正在生长、何时会产生过敏原。通过消除对时间的引用，模型更能反映因气候变化导致的过敏季节变化。

结果如何呢？IBM声称，过敏洞察的预测精度比单纯依赖花粉数据的算法提高了20%到50%。它甚至可以预测到ZIP代码级别的过敏风险。

IBM表示：“经过广泛研究，我们发现花粉数据和空气质量水平并不可靠地指示过敏风险，因此被排除在预测模型之外。”虽然每个过敏患者的情况都不尽相同，但提前了解症状风险的变化，可以帮助人们提前做好准备，在症状可能爆发之前采取行动。该团队将继续审查花粉数据，并在更可靠的情况下将其纳入模型中。

值得注意的是，这并不是人工智能首次被应用于过敏和花粉预测问题。例如，Doc.ai在2018年提供了一个应用程序，将健康公司和医学研究人员与智能手机用户连接起来，利用用户数据（如体重指数和体育活动）来预测过敏风险。德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员也设计了一种装置，可以测量每天特定地点的花粉水平。人工智能在健康和医疗领域的应用正在不断发展，为人们提供更准确、更个性化的健康信息和服务。