AI年代：科大副校長：AI大縮創新藥研發時間

【明報專訊】香港科技大學上月18日獲政府批准籌建本港第三所醫學院後，科大校長葉玉如翌日強調，新一代醫生需掌握科技與人工智能（AI）的應用，了解其潛力與局限，並善用於臨牀實踐，而科大在數據科學與AI學科方面表現卓越，位列全國第一及全球第17位。科大副校長（研究及發展）鄭光廷近日接受專訪時詳述科大在AI學科上的優勢，例如擁有算力強勁的數據中心，他續說，去年獲得諾貝爾化學獎的Google DeepMind創辦人哈薩比斯（Demis Hassabis）及江珀（John Jumper）開發的AI模型AlphaFold2，可令研發創新藥需要的時間大幅縮減，若日後AI也能夠縮減創新藥臨牀測試（clinical trial）時間，創新藥將會湧現，惠及全球病人，這也是科大第三所醫學院未來發展的重點方向之一。

明報記者 葉創成

行政長官李家超會同行政會議參考籌備新醫學院工作組的建議後，上月18日通過批准交由科大籌建本港第三所醫學院，開辦四年制第二學位醫學課程。科大在數據科學與AI學科方面領先，是發展第三所醫學院的強大優勢。鄭光廷在專訪中指出，科大在1991年創校以來，校名已經有「科技」兩字，因此至今最重要的發展方向亦是科技，當中包括工程、理學及工商管理等，即使文學院亦有與科技元素結合。

科大1991年創校已開始研究AI

自從微軟（美：MSFT）有份投資的Open AI旗下AI聊天機械人ChatGPT於2022年11月30日面世以來，過去逾3年全球應用AI愈來愈普及，踏入AI年代。鄭光廷指出，科大對於AI的發展，其實早在1991年創校時已開始，至今亦取得理想成績：「全球AI的發展有幾個不同階段，實際上科大在創校的時候，AI便是計算機科學及工程學系（ Department of Computer Science and Engineering，CSE）一個重要的領域，過去34年亦一直在此領域深耕細作，故目前科大聘用的AI教授亦非常多，並非3年前AI興起才開始去發展。」

數碼港人工智能應用總監霍露明上月17日在本欄見報的專訪中指出，過去本港各大院校往往只有工程系或電腦系才會運用AI，而目前AI基本上已滲入所有課程，例如商學院亦廣泛開辦AI商務課程，令院校對AI設備需求大增，因此租用「數碼港人工智能超算中心」的算力，「假如院校沒有算力，如何向學生教授AI課程呢？不可以只讀書，一定要有算力等AI教育配套」。

逾3年前已大量投資算力 數據中心明年開幕

鄭光廷亦認同霍露明上述觀點，稱目前科大在教授AI課程及科研上的最大優勢之一，是擁有強大算力，背景是科大定位為「國際性大學」，因此亦了解國際上的情况，所以早於2022年11月30日ChatGPT面世前已決定大量的投資算力，為興建超強算力的數據中心做好準備，而該數據中心料於明年開幕及分三期啟用，認為這正好反映科大的遠見及決心：「我們（科大）是在ChatGPT 於2022年11月30日面世前已決定大量的投資算力，原因是我們在AI領域已研究了很久，我們也看到AI將迎來爆發性機會，所以當時學校就決定全力投資，除了興建數據中心外，同時亦全力尋找AI人才。」

鄭光廷透露，科大興建該數據中心的費用非常昂貴，所以目前科大也正就此考慮一個良好的商業模式，「我們要提供好的服務，同時也要考慮財務上的長期可持續性」。

AI應用各領域 AI for health屬焦點之一

鄭光廷強調，AI除了本身基礎理論發展外，真正的爆發性發展就是在各領域都可以應用，例如利用AI加速科學研究的「科學AI」（AI for science）、利用AI加速醫療研究的「醫療AI」（AI for health）、利用AI提升教育質素的「教育AI」（AI for education）及AI在金融領域實際應用的「金融AI」（AI for finance），AI甚至可以幫助所有領域的發展（AI for X），也就是說，每一個領域未來都可由AI賦能，這對算力要求很大，因此上述數據中心的巨額投資非常值得。

目前在AI賦能的各大領域，鄭光廷表示，AI for health屬焦點所在之一，「AI大模型的發展，是從最初基礎科學研究，一直發展至不同領域的應用，我們科大也就此在很多應用方面都有做研究，當中，AI for health至今是應用最熱門的領域，科大至今約30%的科研成果是在生物醫藥與健康科技方面，其他熱門應用領域包括材料、能源及微電子等」。

AI做早期診斷 減輕醫生負擔

根據鄭光廷的介紹，病人目前做磁力共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）或電腦斷層掃描（Computed Tomography，CT）時所產生的醫療影像或病理圖像，可以先由AI閱讀及分析，跟着交給醫生參考，這可以為醫生節省不少時間，「由AI閱讀及分析醫療影像或病理圖像所取得的醫療數據，事實上已經可以對疾病做精確的早期診斷，這可以減輕醫生的負擔，讓醫生用更多時間於餘下的醫療工作上」。

跟着鄭光廷在AI for health領域再舉一個更具說服力的例子，指由Google DeepMind創辦人Demis Hassabis及John Jumper於2020年才成功開發的AI模型AlphaFold2，可以將研發創新藥所需要的時間大幅縮減，而兩人去年便因此獲得諾貝爾化學獎，可見AI的威力。「過去任何科學發明經常要幾十年才有機會拿諾貝爾獎，目前AI模型AlphaFold2只需要幾年便拿到了，原因是該發明對於世界影響力實在很大。」

AlphaFold2準確預測大部分走不通實驗路徑

至於AI模型AlphaFold2在研發創新藥，以及了解疾病的具體情况，鄭光廷有以下解釋：「生物醫藥本身便是由氨基酸及蛋白質等製造出來的，這也可以說是一個化學的程序，目前AI已經有能力判斷化學程序的發展，進而能夠控制化學程序的發展，所以過去要很長時間發展出來的生物醫藥，目前幾個月就可以預測出來了，原因是生物醫藥的開發有非常多路徑可以走，以前科學家就要逐個試，每試一個就需要很長的實驗時間，現在AI可以準確預測那些大部分走不通的路徑，所以相關實驗就不用做了，只需要集中做少數可行的方案便可以，這便快速提升效率，大幅減少開發新藥的時間。」

雖然AI可以大幅度的縮短研發創新藥，以及了解疾病所需要的時間，但鄭光廷亦指出，目前創新藥研發出來後仍需要數以年計的臨牀測試，若日後AI也能夠縮減有關時間，創新藥將會湧現，惠及全球病人，這也是科大第三所醫學院未來發展的重點方向之一。