作者:Arindam Basu
虽然基因组学的进步使精确预防成为可能，但由我们个人数据推动的机器学习算法使其更接近现实。
分析-想象一下:一种新型病毒正在全国范围内迅速爆发，导致流行病。政府规定疫苗接种，并提供不同的疫苗选择。
但并不是每个人都接种同样的疫苗。当你注册接种疫苗时，你会收到一个小瓶子，上面写着把你的唾液样本送到最近的实验室。几个小时后，你会收到一条信息，告诉你应该接种哪种疫苗。你的邻居也报名接种了疫苗。但他们的疫苗和你的不一样。
你们俩现在都接种了疫苗并受到了保护，尽管你们每个人都接种了疫苗，这取决于“你们是谁”。你的基因、年龄、性别和无数其他因素都被捕获在一个“模型”中，该模型预测并确定保护你免受病毒侵害的最佳选择。
这一切听起来有点像科幻小说。但自从2003年人类基因组解码以来，我们已经进入了精确预防的时代。
新西兰有一个长期的新生儿筛查方案。这包括全国范围内可用的基因组测序仪和基因健康服务。诸如此类的规划为每个人开辟了公共卫生基因组学和精确公共卫生的可能性。
这些规划的进一步扩大，以及扩大人工智能和机器学习的使用，以实现向更加个性化的预防保健的转变，将改变公共卫生保健的提供方式。
与此同时，这些事态发展引起了对个人选择与更大利益、个人隐私以及谁负责保护新西兰人及其健康信息的更广泛关注。
什么是精准预防?
可以把精准预防(也称为个性化预防)看作是针对个人而不是更广泛的社会群体的公共卫生行动。
这种有针对性的医疗保健是通过平衡一系列变量(包括你的基因、生活史和环境)和你的风险(包括你随着年龄增长而发生的一切变化)来实现的。
虽然基因组学的进步使精确预防成为可能，但由我们个人数据推动的机器学习算法使其更接近现实。
我们每天都会通过社交媒体、智能手表和其他可穿戴设备生成关于自己的数据，这些数据有助于训练算法，使医疗预防措施与个人相匹配。
将所有这些与人工智能驱动的预测建模相结合，你就拥有了一个能够以惊人的准确度预测你当前和未来健康状况的系统，并帮助你采取措施预防疾病。
安全与延迟
新西兰总理首席科学顾问最近发布了一份报告，描绘了未来五年新西兰人工智能和机器学习的前景。
虽然报告作者没有特别提到“精确预防”，但他们确实包括了这种方法的例子，比如计算机视觉增强乳房x光检查。
但正如报告所指出的，人工智能的采用往往落后于创新的步伐。新西兰卫生部也没有批准新兴的大型语言模型和生成式人工智能工具安全有效地用于医疗保健领域。
这意味着生成式人工智能驱动的精确预防做法，如用于公共卫生信息传递的对话式人工智能，可能需要等待一段时间才能被认为可以安全使用。
谨慎前行
人工智能和机器学习在精准预防和预防性健康新时代的应用前景令人兴奋。但与此同时，我们必须谨慎行事。
人工智能和机器学习可以通过降低医学知识的障碍和减少人类偏见来增加医疗保健的获取和利用。但政府和医疗机构需要减少与数字素养和使用在线平台相关的障碍。
对于那些获取在线资源有限或数字素养有限的人来说，已经存在的获得护理和保健的不平等可能会恶化。
人工智能对环境也有重大影响。一项研究发现，几种常见的大型人工智能模型在其生命周期内会排放超过27万吨的二氧化碳。
最后，技术是一个不断变化的领域。精准医疗的支持者必须谨慎对待儿童和边缘化社区，以及他们获取资源的途径。维护隐私和选择权至关重要——每个人都应该能够控制他们与人工智能代理分享的内容。
最后，我们每个人都是不同的，我们对健康和生活都有不同的需求。通过精准医疗使更多的人接受预防保健将减轻卫生系统的财政负担。
但正如首相首席科学官的报告所强调的那样，机器学习算法是一个新兴领域。在技术成为我们日常生活的一部分之前，我们需要更多的公众教育和意识。
*Arindam Basu是流行病学和环境学副教授坎特伯雷大学的心理健康专家
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