由中國武漢擴散全球的新冠病毒肺炎（ COVID-19 ），無論在人命損失或經濟上，許多國家和地區都受到巨大影響。人工智能在這次疫情之中顯得更重要，其應用不再局限於語音或影像辨識，又或自然語言處理，還可以應用於了解現時的肺炎疫情或將來可能爆發的疫症，拯救人類生命。
人工智能如何了解病毒傳播？
人工智能可幫助研究人員分析大量資料，預測新冠病毒的傳播速度及將會受病毒影響的地區，為未來作出預警。在 2016 年成立於澳洲，現設立總部於美國的 BlueDot 公司，所使用的全球預警系統（ Global Early Warning System ），成功預測到美國佛羅里達州的的寨卡病毒疫情，比實際情況發生早六個月。去年十二月， BlueDot 通過跟蹤飛往世界各地的過千航班，以及分析全球 60 種語言以上的外國新聞報道和官方公告，幾秒鐘內分析和瀏覽全球有關訊息，預測出新冠病毒肺炎下一個可能擴散的地方會是曼谷，而事實結果也是完全正確。
除了跨地域上的應用， BlueDot 於早期就為加州建立了 BlueDot Insight ，幫助當地管理疫情。 BlueDot 使用數億匿名數據，例如居民的移動設備及其位置，從而清楚了解當地人口流動情況，判斷政府的公共衛生措施是否有效。 BlueDot 集合所有資訊，方便公共衛生部門以最有效的方式，分配有限的人力資源。以上多個事例，都可證明人工智能可以透過匯集資訊並執行自身的演算法，早一步預測病毒會擴散的地方。
人工智能如何對抗病毒爆發？
當偵測病毒後，人們的預防措施可能不及病毒的擴散速度快，因而感染個案急速攀升，這時人工智能在全球抗疫中仍然會扮演一個非常重要的角色。例如，香港理工大學與澳門科技大學合作研發出的人工智能系統，能快速診斷新冠病毒肺炎，系統分析了 3,700 多名進行過肺部電腦掃描的病人，合共 53 萬張肺部電腦掃描的照片，經深度學習測試後，建立出人工智能診斷模型，藉以分辨病人感染的是新冠病毒肺炎或是其他類型肺炎；系統能夠識別出 6 種新冠肺炎的病徵，並於 20 秒內診斷出病人是否患上新冠病毒肺炎，準確度達 90% 至 95%。
另外，中國科技公司阿里巴巴旗下的達摩院也開發了相關的人工智能系統，結合中國內地醫學界多方合作，基於 5,000 多宗病例的 CT 影像樣本數據，研發出全新的 AI 算法模型；此系統能於 20 秒內做出診斷且準確率高達 96% ，而專業人員則可能需花費 15 分鐘才能辦到。借助深度學習演算法，系統能根據斷層影像判別出新冠病毒和一般肺炎的差異，減低醫護人員誤診機率。
綜合以上資料，縱使新冠病毒於全球各地蔓延，人工智能可分擔醫護人員工作，準確分辨病人感染程度，儘量減輕他們的壓力，使他們可以專注其他更嚴重的病人。
人工智能如何協助治愈病人？
現時，全球各地都努力研發疫苗，而 Google 旗下的人工智能公司 DeepMind ，在過去五十年間，已儲存了許多蛋白質的形狀資料。 DeepMind 的人工智能演算法 AlphaFold ，將神經網絡模型、深度強化學習等技術用於未知蛋白質結構，從氨基酸序列預測蛋白質結構的計算方法，如果已通過實驗確定相似蛋白質的結構，基於「 Template Modelling 」的算法，就能夠提供有用蛋白質結構的準確預測，並把獲得的基因數據開放，使研究人員快速開發出針對病毒的測試療法。
人類於世紀疫症之下，都是平等。在難關中，我們應該嘗試運用新科技，幫助人類對抗新冠病毒肺炎。當然除依賴新科技外，更簡單及有效的措施，就是在這段期間，大家繼續保持合
適的社交距離，避免去人多的地方，儘量減低患病風險。