【文／吳俊毅 圖片提供／達志影像、Gettyimages、東方IC】
根據勤業眾信發佈的《2019全球醫療照護產業展望》報告，由於全球邁入高齡化社會、加上慢性病患人口增加等因素，全球醫療保健支出在2018∼2022年將以每年5.4％的速度成長，較2013∼2017年2.9％的速度大幅增加。此外，「2020年最大的黑天鵝」來襲，影響的層面更不只是醫療，而是全方位的衝擊，「新冠肺炎」(Coronavirus disease 2019, COVID-19)在2019年底從武漢爆發，隨著時間的推進，橫掃全世界，美股一周內就「熔斷」(Circuit Breaker)2次，歐洲、美洲多個城市與國家宣佈禁止境外人士進入，甚至宣佈封城或者關閉邊境，東京奧運在斟酌多時之後，宣佈延期1年。歷史上奧運只有在1916年、1940年與1944年曾經停辦過，原因都是因為世界大戰，這次影響全球的「世界疫情大戰」，人類只能節節敗退嗎？
AIoT上陣 監測口罩體溫
隨著科技進步，有別於2003年爆發的SARS疫情，這次多了一項利器－人工智慧(Artificial Intelligence, AI)，AI在醫療領域的應用非常多元。根據消費技術協會(Consumer Technology Association, CTA)預測，數位醫療保健裝置在2020年將銷售6,400萬台，市場規模高達100億美元，甚至在2020年1月上旬舉辦的美國消費性電子展(Consumer Electronics Show, CES)時，智慧醫療成為趨勢，那麼智慧醫療與AI如何成為抗疫先鋒呢？
對於醫療來說，預防勝於治療是定理，在機場、車站、醫院以及學校等人來人往之處，總是可以看到數位拿著額溫槍量測體溫的人員，雖然嚴密把關，卻造成漫長的排隊人龍，同時群聚感染的危機也隨之升高；而透過架設紅外線體溫感測器量測體溫，可以避免造成大排長龍，但是依舊要脫下口罩才能檢測準確。科技來自於人性與需求，所以台灣微軟攜手聯發科、磐儀科技等生態系夥伴，發表AIoT監測口罩、體溫與遠端工作工具，開發「口罩與紅外線溫度一站式檢測裝置」，只要在入口處經過身分識別，攝影機與紅外線熱像儀就能偵測出是否配戴口罩以及體溫是否異常，監視螢幕更會跳出警示阻止，甚至可以透過通訊軟體通知。
除了從前端防堵疫情擴散，跟時間賽跑也是防疫不可或缺的重點，目前檢測新冠肺炎病毒是以核酸檢驗為主，平均時間長達4個小時並且需要特殊儀器，根據中研院日前的快篩研發成果，篩檢新冠肺炎可望像流感快篩一樣，在15∼20分鐘獲得結果，大幅降低時間。AI可以做到的比想像中更多，在防疫的前線，AI擔任輔助診斷的角色能為我們爭取更多緩衝時間。
第二意見 降低群聚時間
AI在影像辨識能力上有目共睹，透過與醫療影像的結合以及分析，可以大幅降低判斷時間。對於南台灣醫學重鎮－成大醫院來說也是如此，在1月份就展開超前部署，啟用「戰情資訊看板」。過去，進入檢疫站拍攝X光片，再經由醫師判讀，一旦發現有疑似新冠肺炎病徵再實施篩檢，分流的制度看似很美好，但卻遇到一個問題，醫師人數不足。根據台灣醫師公會統計，醫學中心的醫師人數大約1.4萬人。成大AI生醫中心主持人孫永年坦言：「在24小時都需要醫師判讀的情況下，如果只靠放射科或是胸腔內科，最多只有10位醫師，換而言之幾乎需要不眠不休好幾個月才能判讀完所有個案，所以，通常會有其他科室的醫師支援。」但會遇到另外一個問題，畢竟術業有專攻，不同科別的醫師總有不盡完美之處，所以成大AI生醫中心導入過去發展的「肺結核X光片AI自動判讀模型」，應用於快速找出新冠肺炎病徵，進而透過「結核菌自動鏡檢系統」輔助醫檢師進行診斷，單張抹片處理速度也可降至3分鐘。
由此可知，AI目前雖然無法在醫療領域獨當一面，但是作為輔助的角色是十分稱職的，猶如IBM的AI系統Watson，如今也可將其當作醫師的「華生」一樣，就如同長佳智能對於智慧醫療的定位。其開發的「智慧醫療輔助診斷全解決方案」指的就是透過AI來輔助醫師診斷、降低找出病症的時間以提昇醫療品質，一旦將AI的判斷結果當作專業醫師的「第二參考意見」，將加快找出病灶的效率。長佳智能董事長陳明豐提出過去開發的一款輔助診斷X光片軟體，認為可以幫忙檢測疫情。所以，可以預見的是，AI在醫療影像的輔助診斷能力，將在防疫之戰上成為主角之一，甚至發光發熱。
精準醫療 定位病毒弱點
「知己知彼、百戰不殆」不只是一句老話，也是在這場防疫大戰中致勝的先決條件。在疫情開始爆發的時候，已經有許多雲端廠商開放AI算力，讓各大醫療機構分析新冠病毒。在2015年，全球就已經掀起精準醫療(Precision Medicine)，而隨著AI與大數據的進步，規模也將逐漸擴大。根據BIS Research預估，全球精準醫療市場將從2018年的789億美元，10年後成長3倍。而台灣人工智慧實驗室(AILabs)公開的數據平台，已經歸納出24種新冠肺炎病毒蛋白，這些資料對於如何剖析當下世界首要敵人的弱點，有著重要的作用，這些都是靠著AI來完成，比起過去經年累月的研發時間，AI的出現成為重要的極大助力。而且隨著AI的發展，研發疫苗的人員不只局限於醫師或者生技專家，未來更有可能從AI手中誕生。
對抗疫情，除了要醫病更要醫心，隨著新冠肺炎疫情的爆發，假消息頻傳，引發的恐慌不亞於疫情本身，如何對抗這些無形的謠言傷害，對症下藥無疑是最佳的方式。其中，LINE就是假消息集散地之一，於是疾管署與HTC健康醫療事業部DeepQ合作，開發出近期爆紅的LINE BOT（聊天機器人）－「疾管家」。透過醫療黃金三要素：低成本、高品質以及每個人都隨手可得的方式，從消息端防堵恐慌。當然，這只是DeepQ業務的其中一環，運用類似技術開發的「萬小芳」與「蘭醫師」在導診領域盡責，變相減少掛號櫃台以及醫院志工負擔，讓病患不在人群聚集處逗留太久，不失為另一種防疫手段。
分析AI與新冠肺炎疫情的對抗戰，可以發現其實AI已經深入各個領域，並取代了重複性的工作，例如：檢查人們是否有戴口罩，體溫是否有超標；加速開發流程，例如：透過AI剖析病毒結構；縮短檢驗流程，例如：AI輔助判別X光片；狙擊假消息，例如：透過聊天機器人，傳遞正確資訊。雖然，新冠肺炎肆虐至今，從中國武漢擴散至全世界，但希望隨著人類與AI的齊心合作，可以早日打贏這場「疫」世界之戰。欲知台灣產學界有何精彩的AI應用以抵抗疫情，請看本期《能力雜誌》。
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