全球疫情紛紛緩和，但傳染病專家仍擔憂秋冬流行再起，而日本醫界為了降低院內感染風險，並加強看病品質，與軟體工程師共同開發了AI問診系統。輸入兩萬多筆病名供電腦自我學習後，在病患進入診間前，AI會先做初步診斷，並提供結果給醫師為實際看診的判斷輔助。另外，東京的醫科大學也教會AI分析斷層掃瞄，成功判斷新冠確診，也提高醫師的診斷效率。
後疫情時代，抗體檢測顯得重要。
厚生勞動大臣 加藤勝信：「東京都0.1%，大阪府0.17%。」
這個數字是日本政府公布的抗體結果。厚生勞動省6月針對東京、大阪以及宮城等三個地區，實施進萬人的新冠肺炎病毒抗體調查，結果顯示，(05 0143) 東京僅0.1%的人呈陽性反應，大阪為0.17%，宮城0.03%。這樣的數字乍看可能有點抽象，但反過來說，以東京為例，代表有高達99.9%的東京人不具抗體，也就是毫無防禦力地曝露在病毒中。
昭和大學醫學部客座教授 二木芳人：「這代表幾乎所有人都沒有抵抗力，以這樣的狀態進入第二波疫情，就可能造成不小的傷害。」
如果再把數字試算成感染人數，東京將會有1萬4千人，大阪1萬5千，宮城近7百人；再對照截至5月底的總確診數，當第二波疫情爆發，嚴重性可想而知。
仙台醫療感染病中心長 西村秀一：「這表示對於這樣的傳染病，等於大家都有一樣的機會感染，所以下一次的流行再來時，就得要相當地小心才行。」
相較歐美抗體陽性比率，紐約有12.3%，倫敦達到17%，莫斯科17.4%，而日本只有0.1%；擔心未來真不幸爆發二次流行，日本繃緊神經，就怕醫療真陷入不可逆的崩解，因此日本醫界開始借助科技。
護理師 vs. 求診患者：「今天喉嚨覺得痛嗎？ 會。」
到醫院看病，得先做病況調查，而出題的正是AI人工智慧。AI會提出約20道問題，再依照患者答案篩選出可能病況，所有問答會同步到醫師電腦，幫助醫生在接觸患者前，就能先掌握病情。
內科診所院長 太田啟介：「你有喉嚨痛、無力感還有點燒對嗎？請張開嘴巴。有點膿喔，是扁桃腺發炎。」
醫師實際診斷為扁桃腺炎，與AI給出的判斷相同，AI問診擁有一定準確度，加快看診速度，也縮短醫病接觸時間，降低病毒傳染機會，大大提升了醫療品質。
醫師：「像是血檢之類的報告輸入，我真的覺得病歷建檔超煩的。」
醫師：「原來如此，這倒是真的。」
軟體工程師：「就技術而言(改良)是完全沒問題的。」
催生出「問診AI」的就是這群醫師與工程師，他們讓電腦從兩萬多筆臨床病徵中學習，(01 0237) 病患的回答就是AI的分析線索，隨著患者給的答案越多，電腦也會更改病名。
軟體工程師：「現在還有很多病名選擇，電腦會試著對『腎上腺機能不全』做發問。」
當疑似病徵重覆率太高時，AI會提出關鍵問題，根據患者回答做出更精準的判斷。
日本新聞記者 vs. 軟體工程師：「可能性較低的『腎上腺機能不全』一口氣往上衝了。是的。」
當然，這名病患最終的醫師診斷與AI判定的結果吻合，就是「腎上腺機能不全」。而這套問診軟體也同時在手機上推出，讓民眾能隨時自我確認健康狀況。
醫師 松本純一：「這是由AI判斷出的新冠肺炎案例。」
AI不只會看病還懂得看電腦斷層，東京的醫科大學對系統輸入超過3千筆確診影像，讓人工智慧學習判讀能力，成為醫生看診時的輔助資訊。
醫師 松本純一：「就算是資深醫師也需要15到20分鐘分析，但AI幾乎是以秒判的時間就有解答。」
醫學界動起來，在疫情期間努力提升醫療效率；更令人振奮的是，大阪府宣布，大阪大學產學合作研發出的新冠疫苗，將在6月底開始日本首例人體臨床試驗，如過程順利，10月擴大試驗對象，目標最快明年春季能實際提供施打。
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