美国西北大学研究人员正在使用人工智能（AI）来加快新冠肺炎治疗药物和疫苗的研究 。 他们4日在美国《国家科学院院刊》上发表研究报告称 ， 借助其开发的AI工具 ， 可以更快速地对研究项目进行评估 ， 从而对那些最有前途的研究优先分配资源 。
面对新冠肺炎疫情挑战 ， 众多科学家在争相研究可能的治疗方法和疫苗 ， 研究密度和速度可谓前所未有 。 在美国 ， 食品药品管理局和卫生与公共服务部都宣布了加速临床试验的计划 。 但毕竟资源有限 ， 在众多研究项目中 ， 哪些最有可能产生真正有效满足迫切需要的解决方案？这是一个急需解决的问题 。
长期以来 ， 美国科学界一直在使用国防部高级研究计划局的公开研究和证据系统化置信系统（DARPA SCORE）进行项目评估 ， 以获得所需的结果 。 该系统依靠专家根据可复制性对提交的研究项目进行审查和评分 ， 整个评估过程平均大约需要10个月左右 。 但在当前疫情背景下 ， 这一漫长过程明显难以及时解决问题 。
此次 ， 西北大学研究人员开发出一种算法 ， 可以预测哪些研究的结果最有可能被复制 。 可复制 ， 意味着可以再次获得研究结果 ， 是研究结论有效的关键信号 。 研究人员称 ， 他们的模型考虑的因素要比评审专家更多 ， 因此评估的准确性会更高 。 单独使用该模型 ， 其准确性与DARPA SCORE系统相当 ， 若人机结合使用 ， 准确性会更高 。
研究人员表示 ， 这一AI工具可以帮助研究团体和决策者更快地决定如何“把钱花在刀刃上” ， 为那些最有可能成功的研究项目分配资源 。 其可以立即用于分析与COVID相关的研究论文 ， 快速确定哪些研究最有前途 。 在当前这一公共卫生危机当中 ， 这不仅有助于挽救生命 ， 对于减少因研究不力而导致的错误信息也十分重要 。
【AI工具加快新冠肺炎药物与疫苗研究】总编辑圈点
审批项目也有了AI ， 而且超越了美国国防部高级研究计划局的既有系统 ， 这个消息颇具启发性 。 科研管理者从长期的科研项目评估中摸索出了一些规律 ， 将它应用于未执行项目的打分 。 这种规律是可以算法化、程序化的 。 而AI则将这种程序的效率推上了新高度 。 当然 ， 或许有一些人性的偏好 ， 是AI和量化评估无法涵盖的 ， 这也考验着制度设计的智慧 。
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