| 【時報-台北電】對抗COVID19疫情，AI可以幫忙，台灣AI新創獨角獸Appier首席人工智慧科學家孫民表示，AI已協助抑制確診人數上升，也分析出台灣盛行的7個病毒株，並已推薦全球研究人員77種值得優先測試的現有藥物來治療肺炎，但他也建議，在疫情在台灣進一步升級前，應該加速授權、補貼醫療院所採購AI影像診斷所需軟體，或是將撥用一小部分檢測能量協助AI模型做動態調整。 孫民表示，台灣、南韓都有運用AI與圖資公開確診案例的足跡分佈，提醒有可能與確診案例接觸者自主健康管理或檢測，部分公共場所以紅外線熱像儀自動監測進出民眾的體溫，不過很容易受到外在環境干擾，比如說因為紅外線攝影機角度關係將熱飲誤認為民眾發燒，AI已經可以避免這種狀況發生，或是AI可以即時監看醫院、看護機構的監視器畫面，提醒護理人員或員工洗手。 而協助診斷與治療上，孫民表示，全球研究人員透過AI監測、比對COVID19病毒的變異，以預測特定病毒株的變異速度與散播途徑，以台灣來說，資料顯示7例病毒株，其中兩例是制式型態、兩例源於武漢、兩例為歐洲常見病毒株，還有一例與亞太區13國間廣為流傳的病毒株相同，如此分散的模式可以判斷台灣還沒有社區感染，不過資料庫裡的案例太少，需要更多證據來佐證。 孫民表示，AI也已經依據病毒的氨基酸序列預測蛋白質3D模型，IBM的超級電腦Summit並以這個模型為基礎，鎖定77種可以優先測試療效的現有藥物，雖然模型與藥物都還需要經過實驗室測試，可是不失為找到可能方向、縮減摸索時間的方式之一。 台灣目前疫情相對輕微，孫民仍建議政府可以授權、補助醫療院所以AI協助診斷，比如說AI便可以縮短CT影像判讀是否為肺癌的時間，政府如果開放醫院以電腦軟體協助判讀、補助醫院採購相關軟硬體，台灣可以更進一步超前部署，另外，COVID19檢測量除了因應人民需求外，如果有多的檢測能量，他也建議可以多做區域性檢測，協助調整台灣疫情的AI模型準確度。(新聞來源：工商時報─吳筱雯／台北報導) |
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有安全疑慮 OpenAI緊急暫停新AI模型部份研發工作
