搜狐科技讯息，外国媒体报道，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”，主要是使用AI帮忙用户预测何时可能性病发过敏症状。IBM表示，这个工具和Watson有着相同的技术和反映洞察能力，目前用户还要前往iOS和Android的The Weather Channel应用商店查看历史记录。
Allergy Insights的主要作用是对每个人15年内发生过敏症状的危害性（例如，高，中，低）进行高、中、低预测评估，并自動向用户提示近五天面前过敏原发生情况。
除开那些，Allergy Insights还还要为用户现已发生过敏危害性明确提出应急响应，并详尽阐述最近的周边环境和天气状况怎样才能引发对应过敏，针对花粉过敏原病人，它还还要解析出四周的花粉水准，提供工作管理过敏或减小接触的技巧，以及与过敏相关的新闻好文章和新闻资讯主题内容。
值得注意的是，Allergy Insights的预测影响因子查询并非来源于花粉数据。IBM表示：“经过普遍科学研究，花粉数据和空气指数水准已从预测模型中消除，因为它们谈谈证明过敏危害性的指标值不可靠。”
所以，IBM科学家决定性依照自我的IBM MarketScan数据训练方法出一种针对过敏原检测的快速反映的创作力模型。
IBM MarketScan是IBM医疗团队创建的另一个现已脱敏治疗的医疗资料库，其中访问量超过1亿病人，里面包含与发生过敏相关的地点、天气属性、温度、相对湿度、降雨、风和露水等讯息。
因为融合了医疗和在过去数据，IBM声称Allergy Insights的预测水准比仅考虑到花粉的优化算法准确度要高过20％至50％，几乎依照不相背区有全球气候变动说出不同的过敏原危害性。
在发布这一类产品时候，IBM针对过敏人群做个一项实地调查，资料显示在过去大概有60％的过敏病人都是使用天气预报App预测工作管理和缓解自己发生过敏的几率。
只是那些应用程序的预测水准并非高，因为他俩的数据来源之所以良莠不齐，导致对树、草、花粉等过敏原的指标值都没有做出最好的评估和解析。
而IBM研发的这种解析模型，还要依照地理和环境讯息解析和数据分析附近正在发育的植物群，谈谈过敏原引起时间做出预测，同时依照在过去讯息，对一年中全球气候变动而导致的过敏时间段变动讯息进行数据分析。
IBM表示：“尽管都没有四名过敏病人是同另一个人，但推后知道过敏症状危害性何时可能性发生还要帮忙任何人推后计划方案，并在症状病发时候立即行动。该团队将接着审查花粉数据，并在更可靠的情况下将其涉及在内。”
搜狐科技了解到，这并非是将AI第一次应用在过敏预测的实际上典型案例，早在2018年，提供身心健康企业、医学科学研究人员与C端用户进行联系的Doc.ai 企业就创建了另一个过敏预测模型，依照BMI休重指标值和用户的人体健身运动数据预测发生过敏的危害性。
除此之外，德克萨斯佛罗里达大学奥斯汀分校的科学研究人员来设计也曾来设计一种类产品，还要在同一地点测量相应地理位置的花粉水准。搜狐科技