醫療AI應用因疫情而突破醫界抗拒，加速各國審核與開放AI輔助診斷應用，現在更進一步結合流程機器人(RPA)等其他領域的AI，日本東京齒科大學(TMDU)為此與富士通(Fujitsu)合作，在2021年2~9月間，從事疫情下整合AI實證研究。

根據富士通發布新聞，這次與TMDU的AI合作，並非單一AI研發，而是3個領域的AI整合實驗：一、胸部X光輔助診斷AI；二、多重資料病況預測輔助AI；三、醫療院所看護行政業務預測AI。

由於COVID-19(新冠肺炎)進入全球性大流行，肺部輔助診斷AI是全球IT業界的研發重點，富士通在這個領域並不處於領先地位，因此強調的是能處理DICOM標準醫療影像資料，資料匿名同時進行學習，以及與另2種AI連動。

在判斷看診者罹患肺炎後，由於病情演化很快，下一步的病況演化不能等下一張肺部X光影片，因此病狀預測輔助AI就要同步檢查驗血、病毒培養、個人歷史病例等資料，判斷惡化機率與病況演化速度，據此決定患者處置優先順序，對許多醫療體系面臨崩潰的國家來說，優先順序的判斷很重要。

至於疫情造成醫療體系崩潰的原因，主要在病患大量湧進時來不及調度人力與醫療資源，若能在某種程度預知未來2~3天的工作量，就有助於避免醫療崩潰，而富士通的前2種AI能大致預測有多少病患、及每個病患未來需投入的資源量，第3種AI就是RPA自動排程，迅速呈現未來工作量，避免醫療崩潰問題發生。

這3種AI目前市場上個別都存在，但連動服務仍未出現，也還沒有同時兼顧各資確保問題的解答，富士通推出整合性服務，對醫療院所而言不僅能減低工作負擔，還能壓低違法風險，若能進一步整合肺炎以外的疾病AI輔助診斷技術，對醫院經營會更有幫助。

由於這次的AI不只是輔助診斷或行政流程，甚至可以說是醫院經營AI服務，因此實驗期較長，富士通希望能在2022年3月底前上市銷售。

(原始網頁,DIGITIMES/范仁志)