艾滋病已造成超过2500万人死亡。然而,过去15年来,全球在应对艾滋病方面取得了巨大成就,截至2015年6月,1580万人得到抗逆转录治疗。
随着计算机科学和人工智能的发展,许多科学家都在探寻帮助艾滋病患者和预防艾滋病的新方法。那么,人工智能在抗击艾滋病方面有什么应用呢?今天我们就向大家介绍几个研究。

2.1.人工智能帮助HIV诊断
HIV的早期诊断是一项非常重要的工作,能极大降低发病率和死亡率。诊断HIV的方法有很多,但都是由病人向医生描述症状开始——病人来到诊所,向医生描述自己的症状。接着,医生向病人或其他关系紧密的人询问信息,了解其他症状。根据症状,医生会缩小患病几率的范围,并列出一系列有可能引发这些症状的原因。这个过程通常比较复杂和主观,严重依赖于医生的经验。为了解决这个问题,美国三角洲州立大学数学与计算机科学系的Akazue Maureen等人将神经网络与模糊推论系统相结合,组成一个神经模糊系统(neuro-fuzzy system),生成了一个通过症状来判断病人HIV感染风险的模型。这个系统能够自我学习和自我适应,处理医学诊断中不确定和不精确的数据,克服单个医生分析症状的局限性。

人工智能如何抗击艾滋病?
但是,通过症状来诊断HIV只是其中一个方面,最精确的方法是病毒载量检测。病毒载量就是检查血液中的HIV数量。但是,病毒载量检测需要特殊的设备,成本也很高,因此在一些不发达的国家或地区很难进行。于是,还有另一种方法是检测血液中CD4细胞的数量。CD4细胞是细胞免疫系统中的战斗细胞。当HIV削弱免疫系统时,CD4细胞的数量就会下降。但是CD4细胞的数量每时每刻都可能变化,其他的病毒感染、吸烟和精神压力也会影响它的数量。于是,今年6月,有科学家在《医学成像和卫生信息学杂志》上发表论文,采用神经网络的方法,通过CD4细胞的数量来评估HIV-1病毒载量在抗逆转录病毒药物作用下的变化,效果十分可观。

3.2.人工智能帮助制定艾滋病疗法
艾滋病患者通常需要采用鸡尾酒疗法,也就是同时服用多种药物,主要是逆转录酶抑制剂和蛋白酶抑制剂中的2~4种组合在一起,学名叫「高效抗逆转录病毒治疗方法」。这种方法能较大限度地抑制病毒的复制,并能修复部分免疫功能。但是,每种药物的性质不同,使用的规则也不同,为了避免产生抗药性,该如何制定最有效的药物方案呢?
根据《科学家》杂志报道,早在十几年前,美国就有一家公司开发了一个名为HIV Therapy Edge的软件,将生物信息学与人工智能相结合,能迅速为病人提供药物组合方案,还能在基因序列中搜寻抗药的突变。匹兹堡大学的John Mellor说,在以前,这个过程通常需要花上医生半小时的时间,还必须坐在一间安静的屋子里,逐个检查病人的用药史、病毒抗药特征、用药剂量等等信息。

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