Ang mga pagsulong sa genomika at mga algorithm ng pag-aaral ng makina ay nagpapalapit sa amin sa katotohanan ng isinapersonal na pangangalagang pangangalaga Isipin ang isang sitwasyon kung saan mabilis na kumakalat ang isang bagong virus. Kapag nag-sign up ka para sa bakuna, ipinadala ka ng isang vial upang mangolekta ng sample ng laway. Pagkatapos ng pagsusuri, sinabi sa iyo kung aling partikular na bakuna ang pinakamahusay para sa iyo batay sa iyong indibidwal na genetika, edad, kasarian, at iba pang mga kadahilanan. Ang konseptong ito, na kilala bilang pag-iwas sa katumpakan, ay naging posible sa pamamagitan ng pag-decode ng genome ng tao noong 2003.
Halimbawa, ang New Zealand ay may isang bagong panganak na screening na programa na may kasamang mga makina ng pagkakasunud-sunod ng genome at isang serbisyong pangkalusugan na genetiko Ang pagpapalawak ng naturang mga programa at paggamit ng artipisyal na katalinuhan at machine learning ay magbabago sa kung paano naihatid ang pampublikong pangangalagang pangangalaga. Gayunpaman, ang mga pag-unlad na ito ay nagdudulot din ng mga alalahanin tungkol sa indibidwal na pagpili, personal na privacy, at proteksyon ng impormasyon
Ang pag-iwas sa katumpakan ay nagsasangkot ng pag-aayos ng mga aksyon sa kalusugan ng publiko sa indibidwal sa Nakamit ito sa pamamagitan ng pagbalanse ng iba’t ibang mga variable tulad ng mga gene, kasaysayan ng buhay, at kapaligiran sa iyong mga panganib, na nagbabago habang may edad mo. Ang data mula sa mga mapagkukunan tulad ng social media at mga nakasusuot na aparato ay tumutulong sa pagsasanay ng mga algorithm upang tumugma ang mga hakbang
Maaaring mahulaan ng artipisyal na katalinuhan at machine learning ang iyong kasalukuyan at hinaharap na estado ng kalusugan na may kapansin-pansin na katumpakan Gayunpaman, may mga hamon na mapagtagumpayan. Halimbawa, kailangan na bawasan ang digital literature at mga hadlang sa pag-access sa online. Gayundin, ang AI ay may makabuluhang epekto sa kapaligiran, na may malalaking modelo ng AI na naglalabas ng malaking halaga ng carbon dioxide.
Bukod dito, dapat mapanatili ang privacy at pagpili, lalo na para sa mga bata at marginalisadong komunidad. Bagama’t maaaring mabawasan ng katumpakan na pangangalagang pangkalusugan ang pasanin sa pananalapi sa sistema ng kalusugan, kailangan ng higit pang edukasyon at kamalayan sa publiko tungkol sa mga algorithm ng machine learning bago sila maging bahagi ng ating pang-araw-araw na buhay.
