從科技防疫看臺灣精準健康發展
講者／杜奕瑾（台灣人工智慧實驗室創辦人）｜彙整／葉珊瑀
整理自2020.12.13 「2020 AI嘉年華」大師講堂．同名
臺灣開源資料的起源
PTT由杜奕瑾一手打造，他創立台大BBS研究社，邀請林逢慶擔任指導教授。基於開放、開源原則，從制度規則、程式碼都全數透明化。日後台灣BBS研究社成立聯盟，將BBS研究碼影響力擴及全亞洲。
1997年，台灣創建了全世界第一個中文搜尋引擎──蕃薯藤。1998年才問世的Google，第一個便找上蕃薯藤，請益中文網頁的搜尋。30年前的臺灣學術網路，造就台灣第一波網路人才，以「開放」、「開源」為目標。卻因為缺乏相對應的就業機會，這些人才最終大多轉往聯發科、台積電工作，直到近年才又出現「g0v零時政府」這類的開放、開源社群。
2017年，杜奕瑾秉持著三大原則，創立台灣人工智慧實驗室：
- Innovate AI in Taiwan and for the world：用台灣的技術解決台灣的問題，也將同樣的經驗與成果與全世界共享。
- Bring Technology to Meet Nature and Humanity：以人為本的人工智慧，重視人權與隱私。台灣其實很早就提出此概念。
- Create Impacts and Improvements for Human Well-being：以全人類的福祉為目標，創新並發揮影響力。
PTT當年創立時的精神是「話語平權」（equity of voice），即便是站長也不能消滅貼文內容，這與營利至上的大公司不一樣。因為若是演算法不夠透明，內容、結果便有可能受操弄。對隱私與人權的保障，是未來發展AI時需要同時兼顧的，也是AI實驗室的成立宗旨。
為防疫奮鬥
2019年末，注意到COVID-19的相關資訊後，台灣人工智慧實驗室團隊就展開跨界合作，先後推出以下計畫：
- Health Report App：2022年二月初，與行政院合作建置的入境健康調查表，透過人臉辨識、語音辨識，減少居家隔離與疫調所需的人力。該成果的原始碼亦維持開放原則，提供國際上需要的對象使用。
- Social Distance App：不同於極權國家，台灣政府無法肆無忌憚地收集人民資料、追蹤足跡。團隊最初的開發構想，是將接觸史保留在民眾端，每日比對是否曾與確診者接觸，好決定是否自主居家隔離，彌補疫調的不足。去中心化的資料保存，也能降低民眾對個資的疑慮、提升使用意願。2020年四月初開源分享時，受到國際媒體的關注，當時如Google、Apple等科技業巨頭都尚未推出類似的解決方案。
- AI Classifier：能快速判斷是否感染COVID-19的影像辨識系統。2020年一月起，團隊就和台大教授合作，先以一般肺炎的肺部X光片影像訓練模型；二月起，在張上淳醫師的建議下，在原本一般肺炎的基礎上，推出特別針對COVID-19的新版本。醫生很難以肉眼判斷COVID-19，但AI Classifier能夠看見在肺泡、血管之間的細節。系統後來串接中央健保署資料庫，當醫院上傳肺部X光片，都會先來到健保署，由 AI Classifier分類。相關檢測系統上網分享給全世界後，國外的醫生只要申請帳號，就能上傳手邊的X光片檢測。
- 病毒株定序：台灣是全世界第一由國家贊助醫院，進行COVID-19病毒株定序的國家。每四個確診案例，便有一例被定序。將資料圖像化後，更能清晰地呈現病毒傳遞途徑。台灣的病毒多樣性低，當時以境外移入為主。這項技術也可用來檢視國際上針對疫情起源的辯論，例如紐約州州長曾強烈質疑紐約的肺炎來自義大利與西班牙等地，後來發現：第一個確診案例其實來自伊朗，散佈開來、最為流行的病毒株來自英國，其源頭可追溯至中國武漢。
- 尋找抗病毒藥物：2020年二月，團隊爬梳過去的研究資料，發現瑞德西韋（Remdesivir）可能可以有效抑制SARS-CoV-2，領先全世界。後經行政院建議，將範圍聚焦在台灣的健保藥物，作為台灣防疫之用。相關結果以DockCoV2公開給全世界，論文登上頂尖期刊《核酸研究》（Nucleic Acid Research）。
- 最新文獻檢索：為了輔助研究者在海量醫療文獻中精準找尋需要的資料，團隊建立variant2literature，以AI協助文獻查找，縮短研究人員資料檢索的過程。
2018年台灣推出bio bank 2.0打造精準健康、精準醫療的願景，在全基因定序的價格日益平價以後，又有Google、Apple watch等設備可以搜集各種生理數據。透過分析這些遺傳資訊、生活型態、環境、用藥歷史等資料，將資源用在刀口上，提供個人化的醫療服務，並著重於預防，改變以治療為主的醫療文化與制度。相關應用，如：智慧衛生所、台灣臨床測試聯盟、全球基因組與健康聯盟（GA4GH），皆秉持開源、透明、公開的核心原則，以AI帶動生醫產業的蓬勃發展。
(本文為教育部「人工智慧技術及應用人才培育計畫」成果內容)