当医生抽取你的血液后，他就得到了大约100万个T细胞，它们是身体自然免疫系统的样本。每个T细胞的特异性，是由胞外受体（或称T细胞受体）的遗传学机制决定的，因此目前有很多研究正在试图大批量地解码这些基因所传递的信息。如果能够做到这一点，就可以映射出人体内的T细胞图谱，诊断出发生在人们身上的传染病、癌症、自身免疫性疾病等。这也将成为基于血液的通用型诊断方法的基础。
T细胞
目前，微软正在与西雅图的一家生物技术公司Adaptive Biotechnologies进行这方面的合作，其独有的免疫测序技术，可以快速读取血样中大约100万个T细胞，其中涵盖的大量信息，可以用来了解人体免疫系统正在应对的传染病、癌症或其他免疫疾病等。关键在于，能否解码这些信息？这也正是AI与机器学习发挥作用的地方。微软一直通过机器学习技术对这些输出内容进行处理，试图将T细胞基因受体语言转换为抗原语言，再利用机器学习进一步探查这些免疫引擎，寻找身体正在对抗哪些疾病。
构建人体适应性免疫系统
双方合作的终极梦想，是采用简易、通用的方法，基于血液检测出任意一种传染病，并且可以对任意癌症进行早期诊断，判断患者可能有哪些免疫性疾病。作为一名研究员，以及《星际迷航》这样的科幻剧的爱好者，这些研究让我想起了“三录仪”。现阶段确实是一个了不起的时代，医疗科学发展将带来无限可能性，今天的计算技术和计算能力，也让数据能够帮助人们拥有更好的健康状况。(www.xing528.com)
新的理念正在引发无穷的可能，而AI等技术在精准医学中的应用，只是未来医疗的一小部分。
除了面向未来的研究，AI对于当下诊疗过程的优化也很重要。医生过劳现象在很多国家都很常见，通常医生将更多关注放在计算机屏幕上而不是患者身上。医疗诊断记录如今都已经实现数字化，但问题是，数字化带来的重担完全落在了医生和护士身上。多项研究表明，目前临床医生要花费超过40%的工作时间在数据录入上，创建临床文档的负担，成为医生过劳的主要原因之一。甚至在许多国家，医生是自杀率最高的职业之一。
微软与合作伙伴Nuance携手开发了一款名为Dragon Ambient eXperience的产品，它能够观察并聆听医患之间的对话，然后自动构建绝大部分的诊疗记录。在早期的部署中，医生对它的满意度很高，患者对于聆听对话并帮助医生的机器也给予了良好的信任。
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