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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