人工智能的發展不容小覷
人工智能一詞是在 1956 年創造出來的，但是隨著資料量的增加、先進的演算法和運算能力與儲存技術的進步，現在 AI 變得越來越流行。
1950 年代的早期出現了有關 AI 研究，到了 1960 年代，美國國防部對這類研究產生了興趣，開始訓練電腦模仿基本的人類推理能力。例如，美國國防高等研究計劃署 (DARPA) 在 1970 年代，完成了街道地圖計劃，在 2003 年創造出智慧型個人助理。
AI的出現為現今電腦中的自動化和形式推理能力奠定了基礎 (包括決策支援系統和智慧搜尋系統，這些系統可設計用來補足和擴增人類的能力)。現今各行各業透過人工智能不僅可以減少人力的需求，更能增加資訊的精確度，讓生活更為便利，因此AI的發展對我們生活的影響不容小覷。
但要幫助COVID-19患者似乎還很遙遠
多年來，許多人工智能愛好者和研究人員都承諾，機器學習將改變現代醫學。人們已經開發出了數千種算法來診斷諸如癌症、心臟病和精神疾病等病症。現在，人們正在訓練算法，通過識別CT掃描和x射線肺部圖像的模式來檢測COVID-19。
這些研究的目的是預測哪些患者將有最嚴重的後果，以及哪些患者是最需要優先使用呼吸機的人，如果這些研究是準確的，它們將為醫生檢測和治療冠狀病毒患者提供巨大的幫助。但人工智能想要成為輔助真正的COVID-19患者的目的似乎還很遙遠，世界各地的統計學家擔心絕大多數機器學習的能力，以及如果醫院在未成熟時期很快採用它們，可能造成無法避免的危害。
許多醫學研究認為人工智能有很大的缺陷
荷蘭烏得勒支大學醫學中心的醫學統計學家Maarten van Smeden說，人工智能若用於冠狀病毒會讓很多人感到害怕，因為我們知道雖然這類的研究可以用來做醫療決定但如果人工智能一出差錯，他們可能會讓醫療決策變得更糟甚至很可能會傷害到病人。
Van Smeden正在與一個大型國際研究人員團隊共同領導一個項目，利用標準化標準評估此研究，到目前為止，他們對COVID-19機器學習的評價並不好，他們認為人工智能嚴重缺乏來自廣泛研究領域的數據和必要的專業知識，但新冠肺炎算法所面臨的問題並不是什麼僅僅這些簡單的問題，醫學研究中的人工智能多年來一直存在嚴重缺陷。
圖片來源：tabipacademy.
資料來源：Allison Whitten(2020,July 7).Is AI Ready to Help Diagnose COVID-19?.Discovermagazine
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