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IBM发布新医疗预测应用程序,技术来自Watson-风君子博客

  当地时间 4 月 20 号,IBM 发布了一种面向 C 端用户的疾病预测的新工具“Allergy Insights”,主要是利用 AI 帮助用户预测何时可能发作过敏症状。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(例如,高,中,低)进行高、中、低预测评估,并自动向用户提示近三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,花粉数据和空气质量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、风和露水等信息。

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

  在发布这项产品之前,IBM 针对过敏人群做个一项调查,数据显示过去大约有 60% 的过敏患者都在使用天气预报 App 预测管理和减轻自己发生过敏的机率。

  但是那些应用程序的预测水平并不高,因为他们的数据来源往往参差不齐,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信息分析和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,同时根据过往信息,对一年中气候变化而导致的过敏季节变化信息进行统计。

  IBM 表示:“虽然没有两名过敏患者是同一个人,但提前知道过敏症状风险何时可能发生可以帮助任何人提前计划,并在症状发作之前采取行动。该团队将继续审查花粉数据,并在更可靠的情况下将其包括在内。”

  雷锋网了解到,这并不是将 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C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,德克萨斯州立大学奥斯汀分校的研究人员设计也曾设计一种产品,可以在同一地点测量特定位置的花粉水平。