ゲノミクスと機械学習アルゴリズムの進歩により、私たちは個別化された予防医療の現実に近づきつつあります。新しいウイルスが急速に蔓延しているシナリオを想像してみてください。ワクチンを申し込むと、唾液サンプルを採取するためのバイアルが送られてきます。分析後、個々の遺伝学、年齢、性別、その他の要因に基づいて、どのワクチンが自分に最適かがわかります。精密予防と呼ばれるこの概念は、2003年にヒトゲノムの解読によって可能になりました。
たとえばニュージーランドには、ゲノムシーケンシングマシンや遺伝子医療サービスを含む新生児スクリーニングプログラムがあります。このようなプログラムの拡大、人工知能や機械学習の利用により、公的医療の提供方法が変わるでしょう。しかし、こうした進展により、個人の選択、個人のプライバシー、健康情報の保護に関する懸念も高まっています。
精密予防とは、公衆衛生の取り組みをより広範な集団ではなく、個人に合わせて調整することである。これは、遺伝子、生活史、環境などのさまざまな変数と、加齢とともに変化するリスクとのバランスを取ることによって達成されます。ソーシャルメディアやウェアラブルデバイスなどのソースからのデータは、医療予防対策を個人に合わせたアルゴリズムをトレーニングするのに役立ちます。
人工知能と機械学習は、現在および将来の健康状態を驚くほど正確に予測できるため、病気の予防に役立ちます。しかし、克服すべき課題もあります。たとえば、デジタルリテラシーやオンラインアクセスの障壁を減らす必要があります。また、大規模な AI モデルでは大量の二酸化炭素が排出されるため、AI は環境にも大きな影響を与えます。
さらに、特に子供や社会から取り残されたコミュニティでは、プライバシーと選択の自由を維持する必要があります。精密医療は医療システムへの財政的負担を軽減できる一方で、機械学習アルゴリズムが私たちの日常生活の一部になる前に、より多くの市民教育と認識を高める必要があります。
