屢見新興傳染病威脅 陳秀熙：AI防疫可避免大規模封城

台大公卫学院流行病学与预防医学研究所教授陈秀熙表示，精准医疗在慢性病、癌症治疗行之有年，在传染病的运用却相对有限。记者林琮恩／摄影

全球每5至10年皆面临重大传染病疫情爆发，医界应对疫情方式亦与时俱进。不过，台大公卫学院流行病学与预防医学研究所教授陈秀熙表示，精准医疗在慢性病、癌症治疗行之有年，在传染病的运用却相对有限，如今免疫学成为医学界显学，由人工智慧（AI）驱动的精准医疗，除可用于疫情预测，更可用来分析当下威胁人类的长新冠。

疾管署与台大传染病防治研究及教育中心今举办「应用流行病学专业人才训练计划40周年纪念学术研讨会」。陈秀熙表示，新冠后疫情时代，病毒不断变异、重组，产生新型病毒威胁全民，运用AI技术，可帮助政府及学者及时发现新型变种病毒出现；随着人类对免疫机转愈来愈了解，AI也可用于预测患者免疫反应，配合精准治疗，可提升感染传染病患者的痊愈机率。

「AI可用于预测下一波疫情来临时间，但更重要的是，如果知道下一波疫情将来，该如何应对。」陈秀熙表示，目前疫苗研发必须经过3期临床试验，等待时间漫长，运用AI可加加速疫苗研发，并发展「个人化疫苗」，更直接帮助民众抵御新型态病毒；透过AI及机器学习（ML）技术，可针对患者体内病毒量，分辨患者罹病后的重症、死亡等风险，并发展精准治疗。

借由AI分析，可减少面对重大疫情的NPI（非药物措施）介入程度。陈秀熙表示，民主社会民众重视自由，以AI模型分析，可让NPI的程度降低，针对风险程度较高的区域精准介入即可，让全面封城、餐厅全数关闭的情况不在上演，将强制性、隔离性措施降至最低；AI模型也可分析不同身体状况、疫苗接种情形患者，所需的隔离时间。

陈秀熙表示，近期全球都在关注长新冠议题，为寻找长新冠治疗方式，至少400个临床试验正在进行，长新冠对人类的威胁持续，在长者身上以心血管疾病表现，在年轻人身上则有脑雾、运动后容易疲倦等特征，且新冠病毒持续存在人体内，即使本身不造成症状，也恐激发体内潜伏的其他病毒，全球学界对长新冠的定义虽有待凝聚共识，但借由AI模型，可根据患者症状进行分类，并配合适当的药物进行治疗。