基因组学和机器学习算法的进步使我们更接近个性化预防性医疗保健的现实。想象一下新病毒迅速传播的情景。当你注册接种疫苗时，你会收到一个小瓶来收集唾液样本。分析后，根据您的个人遗传学、年龄、性别和其他因素，您会被告知哪种特定疫苗最适合您。这个被称为精准预防的概念是通过2003年对人类基因组的解码而实现的。
例如，新西兰有一项新生儿筛查计划，其中包括基因组测序机器和遗传健康服务。此类计划的扩大以及人工智能和机器学习的使用将改变公共医疗保健的提供方式。但是，这些事态发展也引起了人们对个人选择、个人隐私和健康信息保护的担忧。
精准预防包括根据个人而不是更广泛的群体量身定制公共卫生行动。这是通过平衡基因、生命史和环境等各种变量与风险来实现的，风险会随着年龄的增长而变化。来自社交媒体和可穿戴设备等来源的数据有助于训练算法，使医疗预防措施与个人相匹配。
人工智能和机器学习可以非常准确地预测您当前和未来的健康状况，有助于预防疾病。但是，仍有一些挑战需要克服。例如，需要减少数字素养和在线访问障碍。此外，人工智能会对环境产生重大影响，大型人工智能模型会排放大量的二氧化碳。
此外，必须维护隐私和选择权，特别是对儿童和边缘化社区而言。虽然精准医疗可以减轻卫生系统的财务负担，但在机器学习算法成为我们日常生活的一部分之前，需要对它们进行更多的公众教育和认识。
