AI医疗在预测得过水痘的人再次患病几率方面有一定潜力，可从免疫水平评估、病毒变异监测、个体健康状况分析、环境因素考量、既往病史参考等方面发挥作用。
1. 免疫水平评估：AI医疗可以借助大数据和机器学习算法，对得过水痘人群的血液样本数据进行分析，精准评估其体内水痘 - 带状疱疹病毒抗体的水平。抗体水平是衡量人体对病毒免疫力的重要指标，通过对大量数据的学习和分析，AI能够更准确地判断个体的免疫状态，进而预测再次患病的可能性。
2. 病毒变异监测：水痘 - 带状疱疹病毒可能会发生变异，变异后的病毒可能突破人体原有的免疫防线。AI医疗可以实时收集和分析全球范围内的病毒基因序列数据，及时发现病毒的变异情况。当出现可能影响免疫逃逸的变异时，能够结合个体的免疫信息，预测其再次感染的几率。
3. 个体健康状况分析：AI可以综合分析个体的多项健康指标，如是否患有其他慢性疾病、免疫系统功能状态等。例如，患有免疫系统疾病或正在接受免疫抑制治疗的人，其免疫系统功能较弱，再次感染水痘的风险相对较高。AI通过对这些因素的综合考量，能更全面地预测再次患病几率。
4. 环境因素考量：生活环境中的病毒暴露情况对再次患病几率有重要影响。AI医疗可以收集地理信息、人口密度、季节变化等环境数据，分析个体所处环境中病毒传播的风险。比如，在水痘高发季节和人群密集的地区，个体再次感染的风险可能增加。
5. 既往病史参考：除了水痘病史，个体的其他既往病史也可能影响再次感染水痘的几率。AI可以对患者的完整病历进行分析，了解是否有其他感染性疾病或免疫相关疾病的病史，从而更准确地预测再次患病的可能性。
综上所述，AI医疗通过免疫水平评估、病毒变异监测、个体健康状况分析、环境因素考量和既往病史参考等多方面的综合分析，在预测得过水痘的人再次患病几率方面具有一定的可行性和优势。但目前AI医疗仍存在一定的局限性，需要与临床医生的专业判断相结合。如果对自身再次感染水痘的风险存在疑虑，建议前往正规医院的感染科就诊咨询。