AI 如何助對抗疫情?Appier AI 科學家孫民分析預防到治療人工智慧防疫

雖然疫情未來仍具有許多不確定性, 但借助 AI 可以加速以往需要長時間的流程!
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Photo Credit:Shutterstock/達志影像
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Appier 首席人工智慧科學家孫民,目前也是清華大學電機工程學系副教授的他,專精電腦視覺、自然語言處理、深度學習與強化學習,研究領域涵蓋 3D 物體辨識、人體 姿態辨識、場景理解、影像理解與文字摘要。

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,也曾協助開發機 器人作業系統 (ROS) 及微軟 Kinect 人體姿勢辨識系統,在武漢肺炎新冠狀病毒(COVID-19)疫情延燒之際,他在上週也透過視訊分享更多 AI 用於醫療產業的應用與未來。

從預防到治療 AI 扮演角色

孫民表示,AI 可用於醫護系統的優化,協助研究人員從大量數據做出決策,像是可了解病因來自於細菌還是病毒,在實驗過程中產生大量數據,透過 AI 有助於開發治療方法、了解藥物與疫苗的可性度與穩定度,進一步分析可治療的機率等以及更有效分配醫療資源優先順序。

以電子病例 (EHR) 來說,就能利用 AI 對患者進行排名,從得分推測返回醫院的風險,透過患者的住院時間、入院率、出現併發症以及接受急診治療的頻率,減少重返醫院的比例,透過預先分配醫療資源節省多達 1,300 萬美元。

針對武漢肺炎新型冠狀病毒,孫民也提出許多 AI 可提供的防疫應用,舉例來說,電子病例和位置資訊能分析易受感染者,主動排序受檢、隔離等,自動化分配醫療資源。

孫民舉例,在預防方面,AI 能提供監測系統,提醒健康的員工勤洗手、監測獨居長者在封城或隔離期間的活動狀態、監控使用酒精消毒的情況、個體移動足跡分析、追蹤和分析臨床醫師手部衛生狀況。

另外,在疫情延燒之際,如何快速且大批量的檢測是啟動預防措施的關鍵,目前面臨到的挑戰其一就是檢測時間,目前 COVID-19 RT-PCR 篩檢最少需時 4 小時,AI 在 COVID 19 疫情上的診斷應用,AI 可以在幾秒鐘內分析 CT 電腦斷層掃描,也就是協助專家提升診斷效率。

透過 AI 數秒鐘跑完影像以後,再經由醫生判讀結果是否為 COVID-19 造成的病毒,提升醫療效率。孫民強調這些電腦影像並不能完全直接說明確診,但是可信度相對高的前期訊號,可以協助後續觀察或進入負壓病房處理。

AI 讓醫療優先順序 提高資源分配

在治療方面,透過比對 4 千多個遺傳序列監測 COVID-19 病毒的變異,能幫助預測病毒擴散的速度,協助預測特定病毒變異的危害程度。

Appier
透過比對遺傳序列監測 COVID-19 病毒的變異

另外,AI 根據病毒株上的蛋白質的胺基酸序列預測蛋白質 3D 模型 還能模擬鎖定治療方法,像是 IBM「Summit」超級電腦鎖定了 77 個優先測試的藥物,就是取決於 COVID 19 3D 模型的峰值。

從開發、測試、產出新的療法都需要很長的時間,然而疫情迫切需要在臨床試驗中測試現有藥物的治療成成效,雖然疫情未來仍具有許多不確定性,但借助 AI 可以加速長時間的流程。

孫民認為,這次在防疫上台灣相對好,但是對於世界各國許多政府卻不樂觀,實施社交疏離(Social distacing) 來預防,長期下來會對經濟造成不少的損失。若是政府能號召積極建置 AI 預防解決方案,能減緩長期經濟損失,對個人和政府 AI 能協助提升用戶自主健康管理意識,不該過於樂觀也不該過於悲觀,未來用也許能透過 AI  更有效益的限制活動,減緩經濟損害。

核稿編輯:Mia

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Google 開創雲端運算新時代,Industry Summit Recap 線上研討會聚焦製造、零售業加速轉型

一場疫情,讓許多行業意識到「數位轉型,不轉不行」的危機,尤其是轉型腳步相對緩慢的製造業、零售流通業,在疫情當下更是受創嚴重的兩大業態。Google Cloud將在 9 月 29 日、9 月 30 日舉辦 Industry Summit Recap 線上研討會,主題多元豐富而且不用出門、不必花錢,究竟議程有多吸引人?
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數位轉型成為近年各產業最夯的關鍵詞,尤其 COVID-19 疫情爆發後,工廠缺工、缺料造成產線大亂,無法掌握上下游供應鏈的數據,對生產排程更是致命一擊。另一現象則是消費力從實體門市往電商跑,網路買了東西卻遲遲收不到貨,零售商能否即時掌握商品流、物流、金流的資訊,也是零售業受疫情衝擊之下,順利存活下去的關鍵。

一場疫情,讓許多行業意識到「數位轉型,不轉不行」的危機。不過數位轉型的命題如此大,加上不同產業的運作模式各有特色,因此在轉型方案的選擇、轉型方向的調度,也將呈現差異化策略。

例如,根據勤業眾信Deloitte於2020年底發布的《台灣智慧製造關鍵能力調查》,發現光是在製造業本身,轉型的腳步就有落差,半導體與電腦電子屬於轉型領先者,化學製品製造業的數位化投資相對落後。

為了加速產業邁向雲端轉型,善用數位科技的力量幫助自身企業不斷創新,Google Cloud 特別舉辦為期兩天的Industry Summit Recap 線上研討會。精選製造業、零售流通業當中最熱門的轉型主題,協助企業找到雲端轉型的密鑰,在後疫情時代享受最新的雲端解決方案。

Google Cloud Industry Summit Recap 線上研討會報名連結

製造業鎖定 9月 29 日,邁向工業 4.0 就該把生產數據全都拋上雲

工業 4.0 概念提出好多年,但你的企業是否還停留在 3.0 甚至 2.0 的階段?行業內的專家一定都知道,在工廠內安裝感測設備,透過即時掌握生產數據,進而彈性調整產線、優化製造流程、提高設備稼動率、降低人力成本,是邁向智慧製造的第一步。

導入自動化設備、架設全廠 IoT 環境、落實遠端監控之後的下一步呢?把生產資訊拋上雲端,甚至進一步運用 AI 技術,回過頭來調整生產流程,這部分將是許多製造業者亟需關注的轉型環節。

Google Cloud Industry Summit Recap 在 9 月 29 日,專注探討製造業該如何透過雲端解決方案,協助工廠設備運作更有效率、更為流暢。相關議題包含如下:

● 解密製造業上雲

● 雲端技術打造未來製造業

● 利用分析和人工智能實現製造業數位轉型

● 在 Google Cloud 上運行 SAP

● 借助 Anthos 實現工業 4.0 轉型

● Google 如何賦能智能製造

上述議題除了有華麗的 Google Cloud 講師陣容之外,更重要的是,本次線上研討會邀請製造行業的代表企業,藉由他們的最佳實踐經驗,分享親自走過的雲端轉型心路歷程,包含Askey亞旭電腦、Ennoconn樺漢科技、Footprintku富比庫 、HTC宏達電、ITTS東捷資訊,多元涵蓋製造產業不同領域的轉型模式與方法。

有些業者想了解究竟生產資料這麼多,該如何把 IT 基礎設備做現代化翻新,如有這方面的煩惱可以從「解密製造業上雲」主題獲得解答;又或者有些工廠已經部署各式各樣的 IoT 設備,但不知如何把不同設備及人員網絡串聯起來,洞察數據並發揮數據的價值,那就千萬不可錯過「利用分析和人工智能實現製造業數位轉型」。

當然有些企業已經導入 SAP 的 ERP 系統,希望把營運資料、生產數據一起整合到雲端,可以從「在 Google Cloud 上運行 SAP」專題了解實際的操作方式。在「賦能智能製造」議程,Google Cloud將攜手產業電腦整合方案領導業者Ennoconn樺漢科技,共同展示Google Meet + Google Glass的應用,透過人機協作有效釋放員工雙手,進而提升工作效率展現創新。

零售流通業鎖定 9 月 30 日,運用雲端方案為供應鏈業務做好準備

講到數位轉型風潮,絕對不能不提到全球的零售行業也受到大數據、AI 影響,展開智慧零售的佈局,藉此串聯全通路的數據,以提升顧客終身價值,讓獲利模式更加多元。從疫情可以發現,零售業是高度承受市場變動的產業,而且除了銷售端,把商品送到消費者手上的最後一厘路,更需要流通業者的協助。

看準零售流通行業長期遭遇的痛點,Google Cloud Industry Summit Recap 將在 9 月30 日,分享雲端解決方案可以從哪些角度切入,協助零售流通業者培養敏捷的營運體質,快速回應是廠及顧客的需求。相關議題包含如下:

● Google Cloud 打造由資料驅動的消費者體驗與創新

● 串聯線上線下零售商機並提升客戶體驗

● 企業數據決勝零售轉型

● 雲端科技加速市場回應與服務變現

● 如何透過 API 技術連結消費者需求並改善企業運營

● 描繪您對於未來零售的想像

● 建立數位供應鏈平台

● 物流運輸效能再升級:Google Map 應用

想要打造客製化的購物體驗嗎? API(Application Programming Interface)是近年的新顯學,從「透過 API 技術連結消費者需求並改善企業運營」學習如何從系統串接API,拓展更多服務功能。優化銷售、物流效率的關鍵就在於數據的洞察,進而調整適合的商業模式,從「Google Cloud 打造由資料驅動的消費者體驗與創新」及「企業數據決勝零售轉型」將是不可錯過的主題。

因應疫情避免過多人潮群聚,Google Cloud 提供兩天豐富的知識饗宴,不用出門、不必花錢,就能學習與自己產業有關的轉型新知。現在就報名 Google Cloud Industry Summit Recap 線上研討會