今天（12月1日）是世界愛滋病日，訂為12月1日是因為第一個愛滋病病例是在1981年此日診斷出來的。從此，愛滋病已造成超過2500萬人死亡。然而，過去15年來，全球在應對愛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，比5年前翻了一番，而2000年這一數字只有1000萬人。 隨著電腦科學和人工智慧的發展，許多科學家都在探尋幫助愛滋病患者和預防愛滋病的新方法。那麼，人工智慧在抗擊愛滋病方面有什麼應用呢？今天我們就向大家介紹幾個研究。
1，人工智慧幫助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症狀開始——病人來到診所，向醫生描述自己的症狀。接著，醫生向病人或其他關係緊密的人詢問資訊，瞭解其他症狀。根據症狀，醫生會縮小患病機率的範圍，並列出一系列有可能引發這些症狀的原因。這個過程通常比較複雜和主觀，嚴重依賴於醫生的經驗。為了解決這個問題，美國三角洲州立大學數學與電腦科學系的Akazue Maureen等人將神經網路與模糊推論系統相結合，組成一個神經模糊系統（neuro-fuzzy system），生成了一個透過症狀來判斷病人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資料，克服單個醫生分析症狀的侷限性。
但是，透過症狀來診斷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裝置，成本也很高，因此在一些不發達的國家或地區很難進行。於是，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鬥細胞。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、吸菸和精神壓力也會影響它的數量。於是，今年6月，有科學家在《醫學成像和衛生資訊學雜誌》上發表論文，採用神經網路的方法，透過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，人工智慧幫助制定愛滋病療法
愛滋病患者通常需要採用雞尾酒療法，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複製，並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》雜誌報導，早在十幾年前，美國就有一家公司開發了一個名為HIV Therapy Edge的軟體，將生物資訊學與人工智慧相結合，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John Mellor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裡，逐個檢查病人的用藥史、病毒抗藥特徵、用藥劑量等等資訊。 隨著人工智慧的發展，越來越多的應用不斷湧現。例如，南非誇祖魯納塔爾大學和美國弗羅裡達大學醫學院的研究者就將人工神經網路（ANN）和定量構效關係（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資料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、生物降解機率等詳細資料，並用訓練集構建了一個多元線性迴歸和反向傳播神經網路。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，或許有助於更加安全有效的HIV療法。 而在抗藥性方面，幾年前，英國愛滋病毒抗性反應資料庫的科學家用1154個臨床資料（基因型、基線病毒載量等）訓練了一個神經網路，預測的病毒反應與實際反應高度相關（r2 = 0.53; P < 0.00001），但是對陌生診所的資料的預測度並不高，還需要進一步研究。
3，人工智慧幫助預防愛滋病
在愛滋病的資料中，有一些資料令人痛心，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，希望他們將這些資訊傳播口口相傳。但是，這些機構在選擇培訓物件時並沒有考慮社交網路的結構，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Eric Rice等人開發出一個名為PSINET（POMDP based Social Interventions in Networks for Enhanced HIV Testing）的演算法，基於POMDP（部分可觀察馬可夫決策過程，Partially Observable Markov Decision Process），分析無家可歸者之間的朋友關係，從而繪出他們之間的社會聯絡，並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慧發展協會會議上，目前正在與洛杉磯一個名為My Friend's Place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%。
今年愛滋病日的主題是「向零艾邁進」（Getting to Zero），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、電腦科學、心理學等各個學科已經聯合起來抗擊愛滋病，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。參考文獻：
B.O. Ojeme and Akazue Maureen. Human Immunodeficiency Virus (HIV) Diagnosis Using Neuro-Fuzzy Expert System. Oriental Journal of Computer Science and Technology 2，Kamalanand, Krishnamurthy; Jawahar, Ponnuswamy Mannar. Prediction of Human Immunodeficiency Virus-1 Viral Load from CD4 Cell Count Using Artificial Neural Networks. Journal of Medical Imaging and Health Informatics, Volume 5, Number 3, June 2015, pp. 641-646(6) 3，Tom Hollon.Targeting HIV Therapy with Intelligence. The Scientist 4，Michael Lee Branham,1 Edward A. Predictive Models for Maximum Recommended Therapeutic Dose of Antiretroviral. Computational and Mathematical Methods in Medicine 5，A. Yadav, L. Marcolino, E. Rice. Preventing HIV Spread in Homeless Populations Using PSINET .