艾滋病已造成超過2500萬人死亡。然而，過去15年來，全球在應對艾滋病方面取得了巨大成就，截至2015年6月，1580萬人得到抗逆轉錄治療。

　　隨著計算機科學和人工智能的發展，許多科學家都在探尋幫助艾滋病患者和預防艾滋病的新方法。那么，人工智能在抗擊艾滋病方面有什么應用呢？今天我們就向大家介紹幾個研究。

　　1.人工智能幫助HIV診斷

　　HIV的早期診斷是一項非常重要的工作，能極大降低發病率和死亡率。診斷HIV的方法有很多，但都是由病人向醫生描述癥狀開始——病人來到診所，向醫生描述自己的癥狀。接著，醫生向病人或其他關系緊密的人詢問信息，了解其他癥狀。根據癥狀，醫生會縮小患病幾率的范圍，并列出一系列有可能引發這些癥狀的原因。這個過程通常比較復雜和主觀，嚴重依賴于醫生的經驗。為了解決這個問題，美國三角洲州立大學數學與計算機科學系的AkazueMaureen等人將神經網絡與模糊推論系統相結合，組成一個神經模糊系統（neuro-fuzzysystem），生成了一個通過癥狀來判斷病人HIV感染風險的模型。這個系統能夠自我學習和自我適應，處理醫學診斷中不確定和不精確的數據，克服單個醫生分析癥狀的局限性。

　　但是，通過癥狀來診斷HIV只是其中一個方面，最精確的方法是病毒載量檢測。病毒載量就是檢查血液中的HIV數量。但是，病毒載量檢測需要特殊的設備，成本也很高，因此在一些不發達的國家或地區很難進行。于是，還有另一種方法是檢測血液中CD4細胞的數量。CD4細胞是細胞免疫系統中的戰斗細胞。當 HIV削弱免疫系統時，CD4細胞的數量就會下降。但是CD4細胞的數量每時每刻都可能變化，其他的病毒感染、吸煙和精神壓力也會影響它的數量。于是，今年6月，有科學家在《醫學成像和衛生信息學雜志》上發表論文，采用神經網絡的方法，通過CD4細胞的數量來評估HIV-1病毒載量在抗逆轉錄病毒藥物作用下的變化，效果十分可觀。

　　2.人工智能幫助制定艾滋病療法

　　艾滋病患者通常需要采用雞尾酒療法，也就是同時服用多種藥物，主要是逆轉錄酶抑制劑和蛋白酶抑制劑中的2～4種組合在一起，學名叫「高效抗逆轉錄病毒治療方法」。這種方法能較大限度地抑制病毒的復制，并能修復部分免疫功能。但是，每種藥物的性質不同，使用的規則也不同，為了避免產生抗藥性，該如何制定最有效的藥物方案呢？

　　根據《科學家》雜志報道，早在十幾年前，美國就有一家公司開發了一個名為HIVTherapyEdge的軟件，將生物信息學與人工智能相結合，能迅速為病人提供藥物組合方案，還能在基因序列中搜尋抗藥的突變。匹茲堡大學的JohnMellor說，在以前，這個過程通常需要花上醫生半小時的時間，還必須坐在一間安靜的屋子里，逐個檢查病人的用藥史、病毒抗藥特征、用藥劑量等等信息。

　　隨著人工智能的發展，越來越多的應用不斷涌現。例如，南非夸祖魯納塔爾大學和美國弗羅里達大學醫學院的研究者就將人工神經網絡（ANN）和定量構效關系（QSAR）相結合，開發出一種能預測最大推薦用藥劑量的方法。他們從 FDA數據庫中獲取了每種藥物的分子量、水溶解性、親油性、生物轉化半衰期、氧化半衰期、生物降解概率等詳細數據，并用訓練集構建了一個多元線性回歸和反向傳播神經網絡。結果，他們的模型顯示出抗逆轉錄病毒藥物的水溶性與最大劑量中度相關，或許有助于更加安全有效的HIV療法。

　　而在抗藥性方面，幾年前，英國艾滋病毒抗性反應數據庫的科學家用1154個臨床數據（基因型、基線病毒載量等）訓練了一個神經網絡，預測的病毒反應與實際反應高度相關（r2=0.53；P《0.00001），但是對陌生診所的數據的預測度并不高，還需要進一步研究。

　　3.人工智能幫助預防艾滋病

　　在艾滋病的數據中，有一些數據令人痛心，那就是越來越多的年輕人，尤其是學生感染HIV。這是全世界都面臨的一個問題，尤其是那些無家可歸的年輕人。據調查，美國每年有2百萬年輕人無家可歸，其中11%為HIV陽性（是普通人群的10倍）。

　　如何分析和避免HIV在無家可歸的年輕人中的傳播？許多機構從無家可歸者中選擇了一些人進行教育和培訓，幫助他們理解如何預防HIV，希望他們將這些信息傳播口口相傳。但是，這些機構在選擇培訓對象時并沒有考慮社交網絡的結構，導致傳播效率十分低下。為了解決這個問題，美國南加州大學社工學院的 EricRice等人開發出一個名為 PSINET（POMDPbasedSocialInterventionsinNetworksforEnhancedHIVTesting）的算法，基于POMDP（部分可觀察馬可夫決策過程，PartiallyObservableMarkovDecisionProcess），分析無家可歸者之間的朋友關系，從而繪出他們之間的社會聯系，并預測哪些人最具有影響力，從而幫助教育機構挑選最有影響力的人參加培訓，向他們宣傳預防HIV的知識。這個成果今年早些時候發表在德克薩斯舉行的人工智能發展協會會議上，目前正在與洛杉磯一個名為MyFriend’sPlace的機構合作。模擬測試顯示，這種方法的有效性比過去的方法提高了60%。

　　今年艾滋病日的主題是「向零艾邁進」（GettingtoZero），副標題為「合力抗艾，共擔責任，共享未來」。抗擊HIV的戰役不僅是醫療機構和 NGO的任務，更是全世界的共同責任。如今，生物科學、計算機科學、心理學等各個學科已經聯合起來抗擊艾滋病，在人類智慧之光的照耀下，相信這場持久戰即將初現勝利的曙光。