Kemajuan dalam genomik dan algoritma pembelajaran mesin membawa kita lebih dekat ke realitas perawatan kesehatan preventif yang dipersonalisasi. Bayangkan skenario di mana virus baru menyebar dengan cepat. Ketika Anda mendaftar untuk vaksin, Anda dikirim botol untuk mengumpulkan sampel air liur. Setelah analisis, Anda diberi tahu vaksin spesifik mana yang terbaik untuk Anda berdasarkan genetika individu, usia, jenis kelamin, dan faktor lainnya. Konsep ini, yang dikenal sebagai pencegahan presisi, telah dimungkinkan melalui decoding genom manusia pada tahun 2003.
Selandia Baru, misalnya, memiliki program skrining bayi baru lahir yang mencakup mesin pengurutan genom dan layanan kesehatan genetik. Perluasan program semacam itu dan penggunaan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan mengubah cara layanan kesehatan publik diberikan. Namun, perkembangan ini juga menimbulkan kekhawatiran tentang pilihan individu, privasi pribadi, dan perlindungan informasi kesehatan.
Pencegahan presisi melibatkan menyesuaikan tindakan kesehatan masyarakat untuk individu daripada kelompok yang lebih luas. Ini dicapai dengan menyeimbangkan berbagai variabel seperti gen, riwayat hidup, dan lingkungan dengan risiko Anda, yang berubah seiring bertambahnya usia. Data dari sumber-sumber seperti media sosial dan perangkat yang dapat dikenakan membantu melatih algoritma untuk mencocokkan tindakan pencegahan medis dengan individu.
Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat memprediksi kondisi kesehatan Anda saat ini dan masa depan dengan akurasi luar biasa, membantu mencegah penyakit. Namun, ada tantangan yang harus diatasi. Misalnya, ada kebutuhan untuk mengurangi literasi digital dan hambatan akses online. Selain itu, AI memiliki dampak lingkungan yang signifikan, dengan model AI besar yang memancarkan sejumlah besar karbon dioksida.
Selain itu, privasi dan pilihan harus dijaga, terutama bagi anak-anak dan komunitas yang terpinggirkan. Sementara perawatan kesehatan presisi dapat mengurangi beban keuangan pada sistem kesehatan, ada kebutuhan untuk lebih banyak pendidikan publik dan kesadaran tentang algoritma pembelajaran mesin sebelum mereka menjadi bagian dari kehidupan kita sehari-hari.
