季节性易敏人群十分关注环境状况，如过敏原、花粉、空气质量等。事实上，在受访的易敏人群中，68%的人都会借助天气预报等相关信息应对季节性过敏（来源：AdSales人工智能健康与天气影响研究，2019年 9月）。
春日迟迟，夏意渐浓。为帮助季节性过敏人群，The Weather Channel 数据科学团队正努力研发资源。目前在 The Weather Channel 应用程序和 weather.com 网站免费上架的 Allergy Insights With Watson 是利用人工智能 (AI) 预测美国境内各地季节性过敏风险的新功能。 有了 IBM Watson，The Weather Channel 可以提供实用建议、预警，以及未来 15天的天气预报，帮助人们在易敏季节做出更明智的选择和准备。
在研究期间，团队发现大约一半 (47%) 的受访者是基于症状自行确诊过敏，而 50%的受访者不能明确自己的过敏原。*大多数追踪调查（包括先前由 The Weather Channel 开展的调查）基于三种主要过敏原树、草和豚草浓度评估过敏风险。事实上，我们的科学家发现，基于花粉源的预测并不可靠，比较零散，仅涵盖小部分附属族群。同时，以花粉来预测季节性过敏风险或人群的真实体验，效果不佳。
重申：仅利用花粉数据，无法很好地预测过敏风险。
实际上，该团队发现 通过 AI 和天气数据进行过敏风险预测，较仅用花粉数据，所得结果更为准确。花粉浓度仍将展示给明确自身过敏原的人群。但这仍然是首个（或首批）不只是关注花粉的过敏预测模型。
该团队使用 IBM Watson 机器学习对数据进行本地模型培训，评估触发过敏原或过敏症状的潜在条件，预报美国某一地区的季节性过敏风险。The Weather Company 提供的全球最精准的天气数据**（温度、湿度、降雨、刮风及空气露点等可能诱发过敏的天气状况）以及匿名健康数据和位置数据（以了解环境和地方植物志）也将受到结合运用。
The Weather Channel 在 IBM Cloud 的每月活跃用户超过 3亿，而数据输入联合 AI 技术满足了 The Weather Channel 线上产业的规模需求。由于在季节性过敏风险预测中显示出的不可靠性，花粉数据和空气质量数据未被纳入预测模型，但仍将受到持续审查。随着气候变化，每年过敏季节的开始时间也在发生变化，因此预测模型中也不包含历年参考数据。
Allergy Insights with Watson 可以提供：
15天的季节性过敏风险水平预测（高、中、低），以及 3天的特定季节性过敏原预测。
若季节性过敏风险在未来三天内走高或降低，或在未来三天内陡增，您将收到通知。
针对天气和过敏联系及不同天气条件如何影响季节性过敏风险做出解释。
向明确自己过敏原的季节性易敏人群推送其过敏原（树、草和豚草）的花粉水平，以及在花粉水平高时向其发出警报。
提供减少季节性过敏原暴露的小贴士，以及过敏相关的新闻报道和评论内容。
尽管易敏人群的情况不尽相同，但提前了解症状风险何时会增高、降低或持平，能够帮助人们做好提前规划，并在症状升级前采取措施。
目前，用户可在 weather.com 网站以及 The Weather Channel 应用（支持 iOS 和 Android）免费获取该功能。快来使用 Allergy Insights with Watson 查看本地过敏风险，获取季节性过敏的最新消息吧。
*基于 The Weather Company 团队在 2019年 10月对 450人进行的 UserZoom 调查
**ForecastWatch2010年至 2017年三大区域准确度概览，目前为止最新、最全面的研究：
https://www.forecastwatch.com/static/Three_Region_accurity_2010-2017.pdf
作者
Rachel Chukura
IBM 旗下公司 The Weather Channel 产品经理
Misha Sulpovar
IBM 旗下公司 The Weather Channel 机器学习和 AI 产品负责人
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