Достижения в области геномики и алгоритмов машинного обучения приближают нас к реальности персонализированной профилактической медицины. Представьте себе сценарий, в котором новый вирус быстро распространяется. Когда вы записываетесь на вакцину, вам отправляют флакон для сбора образца слюны. После анализа вам сообщат, какая конкретная вакцина лучше всего подходит для вас, исходя из вашей индивидуальной генетики, возраста, пола и других факторов. Эта концепция, известная как прецизионная профилактика, стала возможной благодаря расшифровке генома человека в 2003 году.
Например, в Новой Зеландии существует программа скрининга новорожденных, включающая машины для секвенирования генома и службу генетического здоровья. Расширение таких программ и использование искусственного интеллекта и машинного обучения изменят систему государственного здравоохранения. Однако эти события также вызывают опасения по поводу индивидуального выбора, личной конфиденциальности и защиты медицинской информации.
Точная профилактика предполагает адаптацию мер общественного здравоохранения к потребностям отдельных лиц, а не более широких групп. Это достигается за счет уравновешивания множества переменных, таких как гены, жизненный цикл и окружающая среда, с рисками, которые меняются с возрастом. Данные из таких источников, как социальные сети и носимые устройства, помогают обучать алгоритмы, позволяющие адаптировать меры медицинской профилактики к конкретным людям.
Искусственный интеллект и машинное обучение позволяют прогнозировать текущее и будущее состояние здоровья с удивительной точностью, помогая предотвратить заболевания. Тем не менее, есть проблемы, которые необходимо преодолеть. Например, необходимо снизить цифровую грамотность и снизить барьеры доступа к Интернету. Кроме того, искусственный интеллект оказывает значительное влияние на окружающую среду: большие модели искусственного интеллекта выделяют значительное количество углекислого газа.
Кроме того, необходимо сохранять конфиденциальность и свободу выбора, особенно для детей и маргинализованных сообществ. Хотя прецизионное здравоохранение может снизить финансовую нагрузку на систему здравоохранения, необходимо повысить осведомленность общественности об алгоритмах машинного обучения, прежде чем они станут частью нашей повседневной жизни.
