「全民苦盼 疫苗救命 開放快篩 不容遲疑」
台灣在防疫工作上後半段,出現重大防疫破口,病毒在全國各縣市蔓延,出現社區群聚感染的案例,全國民眾高素質遵守中央疫情指揮中心提升3級警戒的規定,落實在家防疫的規定。但是,除了人民自主防疫外,蔡政府在上周末出現了讓全國民眾驚呆的名詞:「校正回歸」。實事上,凸顯台灣篩檢、檢驗量能不足的事實,醫療能量根本無法承受大量社區感染案件,去年一整年的超前佈署,根本就是謊話!國民黨團今(24)上午召開記者會,嚴正要求蔡政府無論用什麼方式,履行去年蔡英文總統承諾總數4500萬劑疫苗,並且廣設篩檢站,成立「國家篩檢隊」,並且開放快篩試劑讓民眾在家使用,同時拉高防疫層級,請具有公衛背景的副總統賴清德擔任疫情中心指揮官,將防疫破口盡全力補起來,避免疫情再擴大。
總召費鴻泰表示,疫情持續嚴峻,全國進入三級警戒,現在能夠救台灣的,不是口罩、不是三級警戒,而是「疫苗」,但是台灣現在的疫苗施打率,是全世界倒數第2名使贏過非洲尚比亞,這代表台灣屬三流、四流甚至不入流的國家嗎?去年3月18日,衛福部長陳時中宣稱,全國準備了超過2萬床隔離病床,但是到今天為止,全國染疫不到4千人,各縣市就出現病床數不足的狀況,蔡政府所謂的防疫超前佈署根本就是在吹牛。今年初,蔡英文總統稱台灣將有4千5百萬劑疫苗,請問現在疫苗在哪裡?事實上台灣現在取得的疫苗,是分三批零碎的71萬劑AZ疫苗,難道台灣人真的要等到7月底,只有2期臨床實驗的高端疫苗嗎?效果會比BNT(輝瑞)、莫德納疫苗更好、副作用更小嗎?去年12月親綠媒體大篇幅在頭版刊登「輝瑞疫苗我們也買得到」,結果現在呢?蔡英文要台灣人當白老鼠也不是不行,問題是高端疫苗有没有副作用,有效度是多少?
費鴻泰指出,週六中央疫情指揮中心的「校正回歸」,根本就是在做假,感染人數和死亡人呈幾何級數增加,事實上在統計學無論是「生物統計」、「純統計」都沒有「校正回歸」這個名詞,指揮中心若不用「校正回歸」,那麼每日確診人數都在增加、發散,換句話說在5月28日以前,不僅是三級警戒,更有可能進入4級警戒,但經過指揮中心校正回歸,確診人數調整後斜率是負的遞減,費鴻泰質疑,陳時中在實驗室到底做過幾次「生物統計」?用數字唬弄百姓讓疫情警戒不會升到4級,這就是「政治防疫」。
費鴻泰嚴正指出,老百姓的想法很單純、很簡單,就是要疫苗、要活下去,需要廣篩的試劑。費鴻泰表示,早在去年初,不論是國衛院、資策會、工研院都有研發完成快篩試劑,但都遭到疫情指揮中心忽略,甩到一旁,造成快篩試劑研發的提升,足足耽誤了一整年,包括韓國、美國、德國在內,快篩技術不但結果呈現快速,價格因大量生產而便宜。冠狀病毒之父賴明詔曾指出,快篩試劑未列入防疫物資整備,社區感染演練未落實,指揮中心完全忽視。防疫的後半段,看到數字的不真實、超前佈署的吹牛,國民黨團強烈要求民進黨政府,是該換指揮官的時候,防疫層級拉到總統府的高度,由具有公衛背景的副總統統賴清德擔任領軍,否則在防疫的下半段可能會「死得很慘」!
書記長鄭麗文表示,國際媒體一致定調台灣是自滿加膨風,才造成疫情肆虐,證明民進黨若繼續大內宣,無法戰勝病毒,請蔡政府停止政治防疫,進入科學務實的防疫,放下顏色偏見才能戰勝病毒,中央和地方建立在沒有相互指責、防備、甩鍋的夥伴關係,才能打贏未來的防疫作戰,克服所有眼前所遇到的困難。鄭麗文指出,目前防疫遇到最大的問題,是否需要普篩、快篩?現階段PCR檢測效率太低,能量不足,疫苗施打又是全球倒數第2名,在疫苗不足的現實情況下,疫情指揮中心要有戰時的思維,才能跟上病毒蔓延的速度,不能再犯「公文跑得比病毒慢」的錯誤,唯有廣設快篩站才能找出病源,阻卻病毒蔓延。以英國為例,民眾每日可用快篩劑早晚量測,15分鐘後就能檢出結果,鄰近南韓亦是如此,廣設快篩的「得來速」,國民黨團再次呼籲指揮中心,不要故步自封、畫地自限,立即成立國家篩檢隊,整合全國篩檢能量,找出病毒、對抗病毒、消滅病毒!
鄭麗文表示,國民黨團基本上支持中央統一對外採購疫苗,但重點是台灣要有疫苗,就是因為疫苗毫無下落,才很多人自告奮勇想幫台灣取得疫苗。國民黨團呼籲蔡政府一年多必須盡速取得疫苗,最近獲得的好消息是,爭取多時的500多萬劑莫德納疫苗,將在近期抵台,但對2350萬國人來說,依舊是杯水車薪,現在南韓才跟美國談好要代工莫德納疫苗,但現在台灣跟美國買莫德納都還有困難、還有障礙嗎?請蔡政府讓全民知道真相,買得到還是買不到,而且台灣也可以跟美洽談代工。鄭麗文呼籲蔡政府,政府的大內宣無法洗腦病毒,只能洗腦台灣人,1450也無法打倒病毒,只能攻擊政府不喜歡的言論,靠大內宣和1450是無法戰勝病毒的,請蔡政府馬上停止「政治防疫」,進入科學的務實防疫,放下顏色偏見,才能真正戰勝病毒。
首席副書記長陳玉珍表示,1年來,行政院蘇貞昌院長、衛福部長陳時中所謂的超前佈署,事實上都是吹牛,台灣確診人數不斷升高,要有效遏止疫情擴大,開放快篩試劑有其必要,台灣目前有5家授權許可的快篩試劑,歐美國家都已經提供民眾可在家自行使用快篩試劑,15分鐘就可以得知結果。台灣所謂的超前佈署,結果是讓檢驗能量大塞車,確診數字還要「校正回歸」,國民黨團強烈要求開放普篩、快篩,並施打疫苗才是根本解決之道,以台灣目前人口達到病毒免疫覆蓋率,需要2760萬劑疫苗,既然政府說現在是史上台美關係最好的時刻,應該利用台灣的晶片優勢,呼籲美國趕快提供疫苗給台灣,韓國已經做到,為什麼台灣做不到?
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過110萬的網紅少康戰情室,也在其Youtube影片中提到,更正啟示:鄭麗文在少康戰情室裡,講到輕忽經濟的疫情,這是「雄獅」的老闆說的,字幕錯誤[熊市],更正為「雄獅」 ☑️智慧防疫!衛福部結合HTC合作開發聊天機器人 👉https://bit.ly/38SzakU HTC旗下Deep Q團隊協同衛福部資訊單位、疾管署開發防疫追蹤系統,讓居家檢疫者可透過手...
量測治具英文 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 八卦
近幾個月,在AI賦能未來醫療的思考特別多,受美國「WIRED連線」雜誌邀請撰寫了一篇專欄文章。我相信十幾年後,不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。
原文刊於「WIRED連線」雜誌英文官網:
Covid-19 Will Accelerate the AI Health Care Revolution
https://www.wired.com/story/covid-19-will-accelerate-ai-health-care-revolution/
中文翻譯來自創新工場微信公眾號 2020-5-22
新冠大流行將加速醫療AI革新
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2020年元旦前夜,一家位於加拿大多倫多市的人工智能(AI)企業BlueDot捕捉到一些異常:中國武漢市海鮮市場周邊出現多起罕見肺炎病例,BlueDot迅即反應,運用自然語言處理、機器學習等技術,結合大數據和定位追踪,迅速向合作的政府部門和公共衛生機構客戶傳送警報並報告擴散狀況。BlueDot所監測到的異狀,正是數月後撼動全球的新型冠狀病毒肺炎(Covid-19),這比世界衛生組織首度公開警示新冠病毒的時間還要早上9天。
BlueDot的AI平台示範了人工智能技術對重大疫情能起到早期預警的功用,過去幾個月裡,AI在這場全球抗疫戰的許多方面發揮了獨特作用:從疫情預測到篩檢,從接觸警示到快速診斷,從前線無人配送到實驗室藥物研發,人工智能助力防疫派上了不少用場,為特定場景應用賦能。
隨著疫情在全球蔓延,AI技術的創新應用也在各地相繼落地。在韓國,基於地理位置的信息傳遞已經成為控制病毒傳播的重要工具,當人們靠近確診病例時,就會收到基於位置的緊急信息提醒。在中國大陸,阿里巴巴推出的AI算法能夠在20秒內診斷出疑似病例(比人類檢測快了近60倍),準確率高達96%。無人配送車輛很快被投入到人類難以承受的場景,代替人類執行高傳染風險的運輸任務。湖北、廣東等省份的多家醫院相繼使用機器人為病人或被隔離家庭運送食物、藥品和物資。而在美國加州,電腦科學家正在研發能遠程檢測獨居老人健康情況的系統,一旦老人出現身體異常症狀,系統就會發出即時警報。
不過,目前人工智能在公共衛生體系的應用仍顯零散也未成體系。坦率說,過去四個月內,AI在抗疫之戰中的表現並不十分突出,我最多只能給它打分“B-”。新冠大流行暴露了我們的醫療系統的脆弱性:預警響應不充份、通報信息不精確、醫療物資分配不均、醫務人員超負疲憊、醫院病床緊繃、疫苗研發週期長等諸多痛點。當然,AI的零散表現也有客觀原因:醫療體系可說是現代社會各類運轉體系中最為複雜、陳舊不堪且難以變通的一種;且在新冠疫情襲來之前,我們並沒有真正意識到醫療體系問題的緊迫性,沒有提前採取相應的技術預防措施;最為關鍵的是,我們缺少建構AI解決方案所需的大數據。
把目光看向未來,我看到以下兩個AI賦能醫療的樂觀因素。
首先,作為AI燃料的醫療大數據已被激活。舉例來說,機器學習數據科學平台Kaggle組建了新冠病毒開放研究數據庫,名為CORD-19。它將相關數據進行彙編,並把最新研究集中收錄,匯總的格式可被機器讀取和解析,以便於AI進行機器學習。至今這個數據庫收錄了12.8萬篇包含Covid-19、冠狀病毒、SARS(非典型肺炎)、MERS(中東呼吸綜合症)等關聯術語的醫學專業學術文章。
其次,眼下全世界的醫學專家和電腦科學家都將精力集中在解決疫情問題。 X大獎基金會創始人彼得·戴曼迪斯(Peter Diamandis)估計,全球現在有多達兩億名的醫師、科學家、護士、技術專家和工程師投入防治冠狀病毒的相關研發中,他們正在進行數以萬計的實驗,並以「前所未有的透明度和速度」共享信息。
3月16日Kaggle發起「新冠病毒研究挑戰」,匯集與疫情相關的大量信息,包括病毒的自然歷史、傳播和診斷方法、以及從過往流行病學研究中汲取的經驗教訓,幫助全球各地衛生機構及時掌握最新情況,以做出基於數據的分析決策。該項目發布後的五天內被瀏覽超過50萬次,下載量逾1.8萬次。在大陸疫情爆發後不到一個月,阿里巴巴便推出了一種AI算法,該算法基於5000多個新冠肺炎確診病例進行訓練,並關聯到治療後續諸如肺部白色陰影縮小等的成效追踪。隨後,阿里巴巴將其云端AI平台向全球醫療專業人員開源,與合作夥伴聯手部署更大批量的匿名數據,推出包括疫情預測、CT影像分析、冠狀病毒基因組測序等模組。
據估計,現今全球醫療數據的規模每隔幾個月就翻一倍。 2019年一份覆蓋19個國家AI醫療市場的研究估計,AI醫療市場的年複合增長率為41.7%,從2018年的13億美元將增長至2025年的130億美元,主要分佈在六大領域:醫院工作流程、可穿戴設備、醫學影像和診斷、診療計劃、虛擬助手、以及最重要的藥物研發,新冠疫情期間浮現的種種需求,將加速AI賦能醫療的場景落地。
在後疫情時代,我期待AI將加速融入醫療體系,賦能並推動醫療改革。其中深度學習(Deep Learning),即以一種高效方法運算海量、多維數據的能力,是AI結合醫療最為可期的機遇之一。深度神經網絡(Deep Neural Networks)作為AI的一個子領域,已經被用於醫學掃描、病理切片、眼科檢查甚至結腸鏡檢查,以得出準確而快速的算法判讀。十幾年後,不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。
AI賦能醫療,首先能簡化及優化現有的醫療流程,例如醫院的作業流程,保險履約的繁複流程。將AI與RPA(Robotic Process Automation 機器人流程自動化)結合,可對某項工作流程進行智能拆解及優化,進而大大提高醫療系統的運營效率,預約看診、保險理賠及其他流程性工作都會得到效率提升。AI還能加快早期診斷信息的收錄並實現自動化,AI技術所能處理的文本、語言、數字的體量,無論在數量上還是精度上都是機器級別,遠非人類所及。
有了充份的醫療大數據作為基礎,AI還能為每個人或者每個群體建立健康數據基準量表。當我們掌握個體健康數據,就可以根據跟踪動態數據的波動變化,進行數據驅動的診斷,並對潛在大流行疾病的徵兆進行早期追踪研判。然而,再先進的技術系統要做到真正有效,勢必需要與既存的公共衛生警示和匯報機制形成高效鏈接,此類信息斷層即是新冠疫情在早期爆發期間存在的具體缺失。
再上一個層次的AI賦能體現在助力新藥研發、基因組測序、幹細胞、CRISPR(基因編輯)等醫學突破方面,AI模型和算法應用都有其用武之地。在製藥行業,研發一種新藥往往需要付出高昂的投入,某次成功前必有多次付諸流水的失敗試驗,也連帶消耗巨大的時間和金錢成本。現在,科學家們可使用AI機器學習來模擬上千個變量,測試它們的複合效應會對人類細胞反應產生何種影響,這類AI新藥研發的技術已被用於新冠病毒疫苗和其他療法。創新工場所投資總部位於香港的AI藥物研發公司Insilico Medicine是首批對新冠病毒快速響應的企業之一,這家公司利用生成式化學AI平台設計出新藥物小分子,以複製主要病毒蛋白為靶標,早在2月5日便公佈了這些小分子結構。 AI為新藥發明開闢了一個新時代,用人工智能技術來換取藥品研發週期的時間和成本,整個製藥行業勢將迎來翻天覆地的變革。
不久的將來,隨著醫療科學和電腦科學進一步融合,我們將進入一個全面自動化的AI時代,到時人們可以通過可穿戴設備、生物傳感器、智能家居檢測設備等來確保自身和家人的健康。可穿戴設備和其他物聯網設備的數據質量和多樣性大幅提高,將能產生一個有效的良性循環。穿越到未來,下一場疫情在大範圍蔓延之前就應該能夠被跟踪、追溯、攔截並消滅無踪。
或許再過15年,許多人的家裡都會有AI個人助理照料我們,幫著解決全家人的日常健康所需。機器人或者無人機負責把我們的藥品送上門,如果需要進行手術或者外科治療,通常會由機器人操作,或由機器人輔助人類外科醫師完成。在未來,醫生和護士將把更多的精力放在機器無法勝任的任務上,醫療專業人員及富有同情心的護理人員,將同時具備護士、醫療技師、社會工作者、甚至心理諮詢師的技能。他們會使用經AI強化的診斷工具和系統,但更多的時間會與患者溝通,安撫他們的傷痛,為他們提供情感扶持。在我的想像裡,15年後的醫療健康場景可能是這個樣子的:
***
2035年一個冬季早晨,我醒來後就覺得有點喉嚨痛。我起身去洗手間,刷牙的時候,洗手間的鏡子通過紅外傳感器測量了我的體溫。刷完牙後一分鐘,我的私人AI醫師助理發出了警報,顯示我的唾液樣本部分指數異常,並在輕微低燒。 AI醫師助理建議我在家進行指尖探針採血。我在泡咖啡時,醫師助理返回了分析結果,判斷我可能是得了這個季節正在流行的兩型流感其中一種。之後,我的AI醫師助理建議,如果我覺得有必要聯繫家庭醫生的話,有兩個時間空檔可以跟她視頻通話。通話之前,家庭醫生已經收到我所有症狀的詳細信息,她給我開了一種減充血劑和撲熱息痛,一會兒無人機就把藥品送到我家門口。
***
當然,凡涉及到患者的醫療記錄,就得談談隱私和數據保護的關鍵問題。我認為,任憑有用的數據各自孤島式的存在、不善加利用、不從中提煉有價值的信息、不用以推動社會進步,是相當不負責任的做法。技術產生的問題應該由技術解決。隨著AI技術浪潮而出現的諸如數據保護等問題,應該有更為創新的技術方法來應對。
好消息是,近年聯邦學習(也被稱為分佈式學習)已經在數據保護上取得了顯著的進展。基於聯邦學習技術,患者的數據將永遠不會離開所在的醫療機構、醫院或個人設備伺服器等原始存儲設備,機器學習模型將在獨立的數據庫基礎上進行訓練處理,再進行後續整合。聯邦學習、同態加密,結合可信硬體執行環境等技術,將進一步確保數據的計算、傳輸、存儲過程能夠適配不同的隱私偏好,以因應不同國家與文化對於隱私保護的需求差異。
這次新冠肺炎疫情還驗證了一個事實:整體人類命運是共同體,人們對未來運用AI等先進技術共度難關寄予一致的期盼。歷史上,國際合作曾消滅了全球延燒的天花,也幾乎根除了小兒麻痺症。公共衛生無國界,控制及消除流行病是個毋庸置疑的共同目標。在醫學領域,每個國家都能從他國的研究基礎上學習受益並攜手並進,全球化的數據科學,將進一步幫助人類獲取對健康和疾病最為深刻、最為全面的洞悉。
AI有潛力協助我們為下一次疾病大流行做更充份的準備。這需要醫學專家、AI科學家、投資者和決策者傾力協作,也需要關注醫療保健領域的投資人為聰明的創業者和科學家注入新一波動能。
經歷這次疫情,我們應清醒地意識到,要將人類醫療體系推往新的高度,著實需要傾盡全球之力。
創新工場董事長兼首席執行官
李開復博士
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