IBM 发表新医疗预测应用程式,技术来自 Watson

IBM 发表新医疗预测应用程式,技术来自 Watson

外媒报道,IBM 20 日发表一种针对消费端用户的疾病预测的新工具“Allergy Insights”,主要是利用 AI 帮助用户预测过敏症状何时可能发作。IBM 表示,这个工具和 Watson 具有相同的技术和反应洞察能力,目前用户可以前往 iOS 和 Android 的 The Weather Channel 应用程式商店下载使用。

Allergy Insights 的主要功能是对每个人 15 天内发生过敏症状的风险进行高、中、低预测评估,并自动向用户提示近 3 天身边过敏原发生情况。

除了这些,Allergy Insights 还可以为用户即将发生过敏风险提出预警,并详细阐述最近的周围环境和天气状况如何引发对应过敏,针对花粉过敏原患者,它还可以分析出周围的花粉水平,提供管理过敏或减少接触的技巧,以及与过敏相关的新闻文章和资讯内容。

值得注意的是,Allergy Insights 的预测影响因子并不来源于花粉数据。IBM 表示:“经过广泛研究,花粉数据和空气品质水平已从预测模型中排除,因为它们对于证明过敏风险的指标不可靠。”

所以,IBM 科学家决定根据自身的 IBM MarketScan 数据,训练出一种针对过敏原检测的快速反应的洞察力模型。

IBM MarketScan 是 IBM 医疗团队建立的一个已经脱敏的医疗资源库,其中数据量超过 1 亿患者,里面包含与发生过敏相关的地点、天气属性、温度、湿度、雨水、风和露水等资讯。

因为结合了医疗和过往数据,IBM 声称 Allergy Insights 的预测水准,比仅考虑花粉的演算法准确度要高出 20% 至 50%,甚至根据不同地区的气候变化,评估不同的过敏原风险。

六成过敏患者使用天气预报 App 以应对过敏

在发表这项产品之前,IBM 针对过敏人群做过一项调查,资料显示,过去大约有 60% 的过敏患者都在使用天气预报 App 预测管理,减少自己发生过敏的机率。

但是那些应用程式的预测水准不高,因为他们的资料来源往往参差不齐,导致对树、草、花粉等过敏原的指标没有做出最好的评估和分析。

而 IBM 研发的这种分析模型,可以根据地理和环境资讯分析并统计附近正在生长的植物群,对于过敏原产生时间做出预测,同时根据过往资讯统计一年中的气候变化,与可能导致过敏的季节变化资讯。

IBM 表示:“提早知道过敏症状风险何时可能发生,可以帮助任何人在症状发作之前采取行动。团队将继续审查花粉数据,并在更可靠的情况下将其包括在内。”

其实这并不是 AI 第一次应用在过敏预测的实际案例,早在 2018 年,提供健康公司、医学研究人员与终端用户进行联系的 Doc.ai 公司就建立了一个过敏预测模型,根据 BMI 体重指标和用户的身体运动数据,预测发生过敏的风险。

此外,德州州立大学奥斯汀分校的研究人员也曾设计一种产品,可以在同一地点测量特定位置的花粉情形。

(本文由 雷锋网 授权转载;首图来源:shutterstock)

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