语音助手能分辨出咳嗽里的疾病信号

手机里的健身应用把跑步变成了一种打卡游戏。每天完成目标，就能获得虚拟奖牌。有人为了和好友比拼步数，晚上还在小区里转圈。应用里的排行榜每周更新一次，前十名会得到几天的专属头像框。有人觉得这样更容易坚持，也有人只看自己跑过的路。打开应用，首页上显示着今天的天气和温度。

跑步的人从公园北门进去，穿过竹林，沿着湖边的步道跑。太阳还没完全升起，湖面上有一层薄雾。他的步频很稳，呼吸均匀。跑了三公里，他在长椅旁停下，做拉伸。压腿的时候，看见一只白鹭站在浅水里，一动不动。他拿出手机拍了一张，然后继续跑。白鹭在他身后，始终没飞走。

健身房角落里，一个年轻人在做硬拉。杠铃片加到了一百公斤，他握紧杆子，深吸一口气，把杠铃拉起来。动作不算流畅，腰背有些晃动。放下后，他靠在器械上喘气。旁边一个大叔走过来说，你腰太松了，先减重量。年轻人没吭声，把片卸下两块，又重新开始。大叔站在旁边看了一会儿，走了。

游泳馆里，教练隔着池壁喊话，提醒学员转动肩膀。自由泳换气时，头不能抬得太高，要顺势用嘴吸气。初学者总是怕呛水，一换气就停顿。教练说，把节奏放慢，身体才能浮起来。水花的声音很大，每个人都在自己的泳道里来回。五十米的泳池，数不清已经游了多少趟。

AI辅助新药筛选已经进入实际研发管线。模型读取分子结构和已有实验数据，预测候选化合物的活性和毒性。药企把其中得分高的分子送去合成测试，命中率比随机筛选高出不少。计算过程不保证正确，化学家需要检查模型推荐的分子是否容易合成。第一批由AI发现的药物已经进入临床试验阶段，适应症集中在肿瘤和纤维化疾病。