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主動篩選檢測與隔離對象 AI可望守住防疫延長賽

人工智慧(AI)發展至今,已成為眾多產業領域輔助優化決策的一項工具,在醫療領域也不例外,不過業界卻指出,過去真正於醫療產業中落地與推廣的AI應用,事實上並不算多。然這波疫情卻有望成為轉折點,尤其科技防疫成為各國掌控疫情的手段之一,沛星科技首席AI科學家近日也分享AI如何幫助醫療人員抗疫,以協助全球儘早終結這場,目前尚未看到盡頭的防疫延長賽。

數據、決策與現代健康醫療息息相關,以AI結合電子病例的應用舉例來說,現在從分析患者的住院時間、入院率、出現併發症,以及接受急診治療的數據,可分析患者返回醫院就醫的風險。

不僅如此,AI也被用以加速治療藥物開發。美國AI新創Exscientia與日本住友製藥公司,利用AI在治療強迫症用途上,預測可供測試的350種化合物,最終在1年內完成設計,遠超過一般預計的4~5年。

眼見AI在醫療領域大有可為,不過業界卻透露,由於過去軟體人員較難準確切種醫療院所內部需求,加上醫療數據隱私與醫療倫理等問題仍有討論空間,真正可於產業中落地與推廣的AI應用,實際上卻沒想像的多,許多技術仍停留在測試、評估階段。不過沛星首席AI科學家孫民則看好,疫情所帶來的衝擊,將會改變這種情況,成為加速醫療產業導入AI的催化劑。

孫民師承全球頂尖AI專家吳恩達與李飛飛等,曾在由李飛飛所主持的ImageNet圖像識別研究計畫中,參與草創期的系統設計。專精於電腦視覺、自然語言處理與深度學習等,孫民過去3年也曾發表超過20篇研究論文。

此波疫情延燒至今,已殃及全球192個國家,累積超過177萬例確診案例,其中各國醫療系統的幾近崩潰,忠於協助前線醫護與研究人員減輕醫療負荷的目的,AI將可有許多用武之地,為此,孫民近日也特別分享AI將如何協助醫療人員抗疫。

各國啟動科技防疫 AI應用遍地開花

現在科技防疫儼然已成為各國有效掌控疫情的手段之一,孫民提到,目前包括台灣、南韓等都已採用地圖公開確診案例的足跡分布,提醒市民自主健康管理。不過未來如AI預測模型結合地理位置和上述提及的電子病例,則可主動排序需要進行檢測、隔離的個案,甚至進一步分配健康資源的優先級別,以及針對醫療用品短缺,有急迫性補給需求的地區或單位。

此外,目前公共場所如台鐵、高鐵、捷運系統等已陸續實施熱像儀體溫篩檢,不過由於熱像儀對溫度相當敏感,連民眾手持熱飲、熱食都不放過,通常需由人工進行第二次檢測。而隨著AI在人臉、影像辨識技術越趨成熟,熱像儀結合AI或可加速篩檢效率,甚至透過行為軌跡提醒民眾勤洗手,或追蹤醫護人員在醫院內的移動足跡,監測手部衛生狀況等。

減輕醫療系統負擔 AI有望加速治療藥物開發

身為前線的醫護人員,面對大量湧進的確診與疑似個案,光是治療與篩檢就讓醫療系統疲於奔命,在這方面AI是否也可以幫上忙?

現行透過病毒核酸檢測(RT-PCR)檢驗患者是否罹患COVID-19(新冠肺炎)是準確率最高的一種方式,但檢驗程序包括送檢體、分析、取得報告等過程就得需耗時4小時。孫民因此認為,現今AI已能在數秒之內分析包括X光、電腦斷層掃描(CT)等影像數據,此也將有助於協助醫師或專家加速診斷流程。

而為協助醫療人員有效控制疫情,AI也可透過對比4,000多個遺傳序列監測病毒株的變異,預測病毒株在不同時間與地點的擴散速度,或預測特定病毒變異的危害程度等。由於病毒株就是病毒的樣本,這對於未來加速檢測試劑研發、找出用於藥物的抗體等相當有幫助。

除此之外,現在全球醫療研究人員正全力針對病毒進行研究,希望開發出治療藥物與疫苗來終結這場突如其來的浩劫。孫民提到,在IBM名為「Summit」的超級電腦中,便根據病毒株預測的3D模型,鎖定了77個優先測試的藥物,而未來由AI鎖定的優先測試藥物將有望率先進入臨床測試,盼能在非常時期,縮短藥物從研發到上市的時程。

疫情何時才能到頭,目前都是未知數,疫情至今仍存在許多不確定性。因此,孫民認為目前人們不應過於樂觀,但同時也無須悲觀,因為比起過去,現在已有許多工具可以善用,AI就是最好的例子。

AI發展越趨成熟,將可在全球面臨疫情延燒之際,幫助政府、醫療人員與一般民眾共同抗疫。PA

沛星首席AI科學家孫民。沛星科技

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