外媒报导，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 的预测水準，比仅考虑花粉的演算法準确度要高出 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準不高，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採取行动。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繫的 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。
