تقربنا التطورات في علم الجينوم وخوارزميات التعلم الآلي من واقع الرعاية الصحية الوقائية الشخصية. تخيل سيناريو ينتشر فيه فيروس جديد بسرعة. عندما تقوم بالتسجيل للحصول على لقاح، يتم إرسال قارورة لجمع عينة من اللعاب. بعد التحليل، يتم إخبارك باللقاح المحدد الأفضل لك بناءً على الجينات الفردية والعمر والجنس وعوامل أخرى. أصبح هذا المفهوم، المعروف باسم الوقاية الدقيقة، ممكنًا من خلال فك تشفير الجينوم البشري في عام 2003.
لدى نيوزيلندا، على سبيل المثال، برنامج فحص حديثي الولادة يتضمن آلات تسلسل الجينوم وخدمة الصحة الوراثية. سيؤدي التوسع في مثل هذه البرامج واستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى تغيير كيفية تقديم الرعاية الصحية العامة. ومع ذلك، فإن هذه التطورات تثير أيضًا مخاوف بشأن الاختيار الفردي والخصوصية الشخصية وحماية المعلومات الصحية.
تتضمن الوقاية الدقيقة تكييف إجراءات الصحة العامة للفرد بدلاً من المجموعات الأوسع. يتم تحقيق ذلك من خلال موازنة مجموعة متنوعة من المتغيرات مثل الجينات وتاريخ الحياة والبيئة مع المخاطر التي تتعرض لها والتي تتغير مع تقدمك في العمر. تساعد البيانات من مصادر مثل وسائل التواصل الاجتماعي والأجهزة القابلة للارتداء في تدريب الخوارزميات لمطابقة تدابير الوقاية الطبية مع الأفراد.
يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التنبؤ بحالتك الصحية الحالية والمستقبلية بدقة ملحوظة، مما يساعد على الوقاية من الأمراض. ومع ذلك، هناك تحديات للتغلب عليها. على سبيل المثال، هناك حاجة للحد من محو الأمية الرقمية وحواجز الوصول عبر الإنترنت. كما أن الذكاء الاصطناعي له تأثير بيئي كبير، حيث تنبعث من نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة كميات كبيرة من ثاني أكسيد الكربون.
وعلاوة على ذلك، يجب الحفاظ على الخصوصية والاختيار، وخاصة للأطفال والمجتمعات المهمشة. في حين أن الرعاية الصحية الدقيقة يمكن أن تقلل العبء المالي على النظام الصحي، إلا أن هناك حاجة لمزيد من التعليم العام والوعي حول خوارزميات التعلم الآلي قبل أن تصبح جزءًا من حياتنا اليومية.
