斯坦福大学研究人员开发了一款基于人工智能的诊断工具，该工具可解码免疫反应，从而准确诊断复杂疾病。
随着自身免疫性疾病、病毒感染和慢性疾病的增加，我们传统的诊断工具和方法常常力不从心。
医生仍然依赖体检、病史和实验室检测的综合判断。这一过程缓慢、昂贵，有时结果还不明确。
对于许多人，尤其是患有自身免疫系统疾病的人来说，获得准确诊断可能需要数年时间。症状重叠，检测结果波动，这往往成为一段漫长的试错之旅。
斯坦福研究团队在Maxim Zaslavsky博士的带领下，旨在填补这一空白。他们开发了一个名为Mal-ID的强大AI驱动诊断系统，全称为Machine Learning-Assisted Immune Diagnostics（机器学习辅助免疫诊断）。
该系统可能改变我们对糖尿病、HIV、狼疮甚至新冠肺炎等疾病的检测方式。
以下是您需要了解的全部信息。
Mal-ID如何工作？
免疫系统是我们身体曾经对抗过的一切的活记录。无论是感染、疫苗还是疾病。
每种疾病接触都会在B细胞和T细胞受体中留下分子"特征"，这些受体就像免疫历史的生物日记，反映了身体如何应对不同的健康威胁。
Mal-ID利用了这一"日记"。它使用机器学习和DNA测序技术分析这些免疫受体模式，以发现特定疾病的迹象。有时甚至在症状出现之前。
这将带来更快、更精确，可能更早的诊断。
令专家印象深刻的准确性
在涉及593名个体的测试中，这些个体的状况从新冠肺炎和HIV到狼疮、1型糖尿病甚至流感疫苗反应不等，Mal-ID展现了惊人的性能。
它获得了0.986的AUROC分数。这几乎是完美的准确性。AUROC代表受试者工作特征曲线下面积（作为参考，1.0分表示完美检测，0.5分基本上是随机猜测）。
即使Mal-ID仅分析B细胞受体序列，它仍保持了令人印象深刻的0.959准确性。
简言之，该系统的性能水平可能与一些最先进的诊断工具相媲美。
是什么让Mal-ID与众不同？
医学中的大多数AI模型都是"黑盒子"。它们可以预测，但无法解释。然而，Mal-ID的构建方式不同。
它将传统免疫学科学与蛋白质语言模型（为高级AI系统提供动力的相同技术原理）相结合。并且以透明和可解释的方式进行。
因此，医生可以理解为什么AI做出特定判断，而不仅仅是它决定了什么。
对临床医生而言，这种透明度建立了信任。对患者而言，这意味着更安全、更可解释的结果。
Mal-ID的未来如何？
目前，Mal-ID仍处于研究阶段。但其潜力巨大。未来，这项技术可能：
- 更早检测1型糖尿病和狼疮等自身免疫疾病
- 监测疾病进展和严重程度随时间变化
- 评估疫苗反应和有效性
- 甚至通过一次检测筛查多种疾病
研究人员还在探索Mal-ID如何通过揭示与同一疾病不同亚型相关的独特免疫系统"特征"来帮助指导治疗决策。
这意味着医生有一天可以更精确地为个别患者量身定制治疗方案。
然而，Zaslavsky博士和他的团队强调，Mal-ID仍处于早期阶段。
需要更大规模、更多样化的研究来验证其发现，研究人员还需要弄清楚如何最好地将其整合到现实世界的临床工作流程中。
如果这些挑战得到解决，这种AI驱动的方法将重新定义我们检测和理解疾病的方式。
它将把免疫系统的记忆转化为诊断核心力量，使诊断更加主动、经济实惠和精确。
简而言之，Mal-ID让我们一窥医学的未来。在这个未来中，您的免疫系统的故事可能在传统检测方法之前很久就揭示您的健康状况。
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