文：饶秀珍、叶怀璘
武汉在短短5个月内已经造成188个国家沦陷，千万人确诊，数10万人死亡。这是全球大流行疫病中，最短时间内散布最广且病毒变异最诡谲的传染病，但这也给了擅长处理大数据的人工智慧（AI）一个极佳的发展机会。国际研究指出，人工智慧将会在的诊断、分流病患、优化治疗、监测追蹤以及预防扮演关键角色；与此同时，这也将激发出许多新创公司。
现有的病毒诊断检测方式中，「反转录聚合酶链锁反应」（RT-PCR），被视为是「黄金标準」。由于样本中的病毒核酸会被放大数百万甚至数10亿倍，因此灵敏度相当高，但它最大的缺点则是「耗时」，需要数小时才能完成，加上样本的运送，甚至需要数日才能得知是否确诊。这对需要紧急隔离与治疗的病患恐怕缓不济急，此外RT-PCR在诊断急性期的武汉还存在相当高的伪阴性。
整合大数据，诊断更精準根据约翰．霍普金斯大学的研究报告，检测準确的有限性导致伪阴性以及无感染症状的病患难以侦测，都造成传染不断扩散的问题，但是最近国际研发发现，快速整合临床、流行病学以及胸腔成像大数据的人工智慧，已经在诊断、治疗发挥关键作用。
以人工智慧搭配电脑断层扫描CT影像为例，不但可显示症状的严重程度，还可预测未来病程长短以及康复状况外，有症状和无症状患者的CT异常可能早于RT-PCR检测阳性之前就发生了，也就是CT可以提早检测出无症状者的确诊。
新创公司DeTraC多对象侦测与追蹤的技术平台，从全球多家医院的影像中辨识出罹患武汉病例，準确率可达到95%。擅长处理结构化和非结构化数据的牛津大学AI公司Zegami则开发了一种X光图像机器学习技术，不仅可以区分出武汉与其他病原体引起的，同时可以快速分流非武汉和轻重症武汉的病患，以及预测病患是否需要进入加护病房和使用呼吸器，这都将有效快速分配医疗资源的使用。
纽约市的西奈山伊坎医学院则使用了来自医院905名患者的CT影像大数据，加入年龄、性别和症状等包括临床血液中的白细胞计数或淋巴细胞数等数据，汇入AI预测模型，结果显示灵敏度高达84%，而放射科医师评估的灵敏度则只有75%。同时AI更可以从医师判断是阴性反应病患中，找出68%的确诊者。
AI判读X光，準确度高孟买Qure.ai所开发的qXR，是一套以AI为基础的胸腔X光射线判读系统，该技术平台可以根据扫描影像中的特徵数量来计算感染风险。目前该大数据已经蒐集了11000名患者胸腔X光影像来进行验证，辨识準确度高达95%。另外，法国的远程放射学公司Vizyon的系统，使用了Lunit公司的软体，仅需10分钟便可完成患者扫描并计算受感染的可能性。这两家和法国公司的系统已经打入了义大利、、墨西哥与中东及非洲医院。
每百万人中有107台CT设备，密度高居世界第1，所以从事医疗资讯服务的M3公司与阿里巴巴旗下的达摩院合作，在推出针对武汉的肺部电脑断层扫描CT影像进行分析的AI系统Ali-M3， 并已向厚生劳动省申请了医疗器械的生产和销售许可。
更令人惊豔的，英国剑桥的研发团队还试图透过语音方式来辨识那些呼吸和咳嗽声是来自确诊病患，未来可以作为检测的方式，这样潜在病患不须使用耗时核酸检测或是CT成像，就可透过手机的App检测是否确诊。
AI除了在诊断检测上有其发展潜力，在优化治疗上也将扮演要角。纽约大学有两名研究人员利用温州53例武汉患者血细胞计数、发炎指数、血压呼吸及疾病症状等大数据分析，可以预测出重症病患，準确率为70%到80%。同时，如果肝指数ALT（即GPT）与血红蛋白指数升高，以及身体疼痛可以预测出哪些人感染后将出现比较严重的症状。
Medical EarlySign更是创新，利用27年来累积的数百万笔医疗数据库，包括年龄、BMI、心脏病、糖尿病、住院纪录等等，开发出一套可识别罹患流感高风险族群的系统。现在这套系统经过改写，已经在240万名会员中，标记出了4万名为武汉重症高风险者。主要的医疗保健提供商对此也相当有兴趣，已经加快与Maccabi商谈使用这套系统。
至于重症者如果发生呼吸衰竭，便需要使用呼吸器来治疗，但长期的机械通气，重症患者的存活率会下降至仅剩50%。慕尼黑工业大学研究人员为此开发了一套运用人工智慧建构的数位肺部模型，可透过电脑断层扫描数据进行运算、模拟肺组织在气流通过时的状况，甚至可将已受疾病破坏，或先前已损伤的部位纳入考量，因此医务人员和医师可依此调整呼吸器使用，以提供患者更安全的治疗，甚至这套模型也可使用在武汉的早期检测。
利用演算法，找出有效药物英国的AI新创公司Benevolent利用人工智慧在今年1月就找出礼来大药厂治疗类风溼关节炎药物Baricitinib具有治疗武汉多种优势的潜力，礼来也加快全球的临床试验，预期7月有机会看到试验结果。
英国另一家生物技术公司Exscientia正在与生产比太阳还要明亮100亿倍光束的Diamond Light Source，以及加州Scripps Research的药物研发部门Calibr合作研究，针对已经在市场上出售的药物与通过临床和动物安全性研究的15000种药物分子，利用人工智慧优先找出可以抑制病毒複製的关键酶。而总部位于剑桥的Healx则对市场上已有的4000种已批准药物中，利用人工智慧演算800万种2重疗法及105亿种3重疗法对武汉有治疗潜力的标的。
温哥华的AbCellera利用大流行病AI研究平台，从第一批武汉康复患者的血液样本中识别出抗体之后，由礼来开发该抗体，再由AbCellera经过11天的筛选识别出候选抗体药物LY-CoV555。从筛选到进入首次人类临床试验仅用了不到3个月的时间，开发速度之快前所未见。
在预防、监测方面，新加坡研究人员在《Nature Medicine》的论文中指出，物联网、大数据分析、运用深度学习的人工智慧和区块链技术，对武汉的监测预防，以及如何降低新冠对整体医疗的影响有其关键应用。
研究指出，数位公司Dadax所创建的Worldometer，以及约翰霍普金斯大学所绘製的武汉地图，每天追蹤各国确诊、死亡、康复人数等，这些数据是公共卫生机构或是一般民众了解流行现况的重要参考。此外，该计画还透过追蹤有病毒感染和感染后抗体案例的大数据，建立模拟预测模型来了解病毒／可能的传播模式，并预测爆发时间以及地区，让各国政府可以先行拟定策略阻止扩散，同时适时调配相关的医疗资源。
AI医疗大革命，呢？隶属于卫生及公共服务部HHS生物医学先进研究与开发局BARAD，最近也决定赞助Empatica研发名为Aura的完全非侵入性系统。该计画将使用Empatica的医疗智慧手环E4、软体和人工智慧，在出现症状之前，连续不断地即时侦测感染病毒的可能性，并向用户及其医疗保健提供者发送警告。Aura这样的数位生物标记物可以帮助有效地对患者进行分类，从而实现更有效的护理和病例优先排序，并有可能及早挽救生命。
过去10年，人工智慧在日常生活和医疗领域都有应用的轨迹，2019年底开始的这一波武汉，很可能会让医疗中的大数据、人工智慧大跃进，甚至加速改变人们未来就医习惯与医师诊疗模式。只是，这一波AI在医疗上的大革命，跟上了吗？
这次生技股挟全球口罩、检测供不应求以及对本土疫苗研发高度期待下，在资金淹脚目的推波助澜下，相关概念股纷纷飙涨，让本来奄奄一息的生技公司呈现难见的活力。但这次股价大涨之下，相关公司的研发实力或是未来获利也必须等级数地向上提升，否则生技公司最后只会赢得短线资金青睐，而长线的研发实力却无法与国际大厂竞争。
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