今年第一季告終，人類對抗新冠病毒的主戰場，從中國擴散到歐美，但也多了一個得力助手：AI。無論是尋找解藥、調配疫苗、輔助診斷，或預測病毒出現等，都因為AI的應用，而和17年前的SARS大不相同。
從研發到落地應用，隨著確診人數快速增加，未來半年，AI的挑戰也將從第一階段的發掘未知疾病出現、過濾候選藥物清單，轉向更貼近醫療現場的應用。歐美企業、研究機構的跨界聯盟，也打破了中國企業獨領風騷的局面。
3月底，台灣人工智慧實驗室（AI Labs）推出一般肺炎與新冠肺炎的兩階段X光影像自動判讀平台。這套利用5200多張一般肺炎、89張新冠肺炎，總計超過4萬張X光影像圖訓練成的全球第一個開放平台，讓醫院只要上傳標準格式的DICOM檔，就能請出AI幫忙。
減少偽陽性與偽陰性的誤判
深度學習的訓練過程，需要大量影像數據來練出高敏感度（sensi-tivity）和特異性（specificity），才不會有許多偽陽性的患者被誤判、浪費醫療資源，或是偽陰性的患者被漏診，加速病毒擴散。
最接近病毒發源地的中國企業，正在把疫情的危機化為商機，運用大量患者資料及治療經驗，輸出AI輔助診斷的全新服務。
阿里巴巴旗下阿里雲和達摩院則是共同開發CT影像分析系統，用深度學習的演算法，針對患者的胸部電腦斷層影像判讀是否確診，作為核酸檢測外的診斷依據，只要20秒，準確度可達96％。
這套系統不只在中國160家醫院應用，研發團隊也計劃將這套系統輸出到法國、義大利等醫療機構。華為雲和新創公司匯醫慧影開發的AI輔助診斷系統，則是在厄瓜多落地使用。
從胸部X光到CT，新冠肺炎患者常見的肺部節段性毛玻璃狀等症狀，在影像判讀上需要經驗與時間。拍一次CT的影像量多達上百張，AI輔助判讀既省時，也減少醫師的心理負擔，但隱私和個資保護的拿捏，也將隨著AI應用的擴散而浮出檯面。
用演算法找合適的疫苗成分
除了醫療現場的診治，AI也正在縮短藥物和疫苗的研發時程。
２月初，台灣人工智慧實驗室，就利用AI演算法從美國FDA（食品藥品監督管理局）公告的愛滋病藥物找出最有潛力治療新冠肺炎的候選藥物，由瑞德西韋（Remdesivir）拔得頭籌。
創辦人杜奕瑾和中研院生醫所教授黃明經、台大生命科學系教授阮雪芬合作，不只分析超過1800個台灣健保藥、1600個美國FDA清單藥物，還要進行後續的酵素分析、細胞測試、動物實驗、臨床試驗等步驟，來確認AI推薦「老藥新用」的處方真的可以發揮效用。
除了找藥，在研發疫苗的路上，AI也開始幫忙從上萬份研究論文中，篩選合適的資料，找到最理想的疫苗成分。1個月內，美國就有兩大聯盟成形，要用演算法突破病毒防線。
先是艾倫人工智慧研究所（Allen Institute for AI）、陳和祖克柏基金會（Chan Zuckerberg Initiative）、美國衛生研究院（NIH）等攜手合作，開放超過四萬四千筆關於新冠病毒的研究資料，作為訓練AI的COVID-19開放研究資料計劃。
美國白宮科技政策辦公室又緊接著成立「高效能運算聯盟」，集結微軟、IBM、亞馬遜雲端（AWS）、Google雲端、美國國家航空暨太空總署（NASA）、麻省理工學院等機構之力，從流行病學、分子結構等不同角度，破解新冠病毒。
用AI彙整、閱讀資料只是抗疫賽局的第一站，怎麼找到新冠病毒的弱點，研發出最強的藥物、疫苗等治療方式，將是2020年科技、生技與醫療業的一大熱點。（責任編輯：陳郁雁）
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