AI工具加快新冠肺炎藥物與疫苗研究 準確性會更高

美國西北大學研究人員正在使用人工智能(AI)來加快新冠肺炎治療藥物和疫苗的研究。他們4日在美國《國家科學院院刊》上發表研究報告稱，借助其開發的AI工具，可以更快速地對研究項目進行評估，從而對那些最有前途的研究優先分配資源。

面對新冠肺炎疫情挑戰，眾多科學家在爭相研究可能的治療方法和疫苗，研究密度和速度可謂前所未有。在美國，食品藥品管理局和衛生與公共服務部都宣布了加速臨床試驗的計劃。但畢竟資源有限，在眾多研究項目中，哪些最有可能產生真正有效滿足迫切需要的解決方案?這是一個急需解決的問題。

長期以來，美國科學界一直在使用國防部高級研究計劃局的公開研究和證據系統化置信系統(DARPA SCORE)進行項目評估，以獲得所需的結果。該系統依靠專家根據可復制性對提交的研究項目進行審查和評分，整個評估過程平均大約需要10個月左右。但在當前疫情背景下，這一漫長過程明顯難以及時解決問題。

此次，西北大學研究人員開發出一種算法，可以預測哪些研究的結果最有可能被復制。可復制，意味著可以再次獲得研究結果，是研究結論有效的關鍵信號。研究人員稱，他們的模型考慮的因素要比評審專家更多，因此評估的準確性會更高。單獨使用該模型，其準確性與DARPA SCORE系統相當，若人機結合使用，準確性會更高。

研究人員表示，這一AI工具可以幫助研究團體和決策者更快地決定如何“把錢花在刀刃上”，為那些最有可能成功的研究項目分配資源。其可以立即用于分析與COVID相關的研究論文，快速確定哪些研究最有前途。在當前這一公共衛生危機當中，這不僅有助于挽救生命，對于減少因研究不力而導致的錯誤信息也十分重要。

審批項目也有了AI，而且超越了美國國防部高級研究計劃局的既有系統，這個消息頗具啟發性。科研管理者從長期的科研項目評估中摸索出了一些規律，將它應用于未執行項目的打分。這種規律是可以算法化、程序化的。而AI則將這種程序的效率推上了新高度。當然，或許有一些人性的偏好，是AI和量化評估無法涵蓋的，這也考驗著制度設計的智慧。