想像一下：一种新型病毒正在全国迅速扩散爆发，导致疫情蔓延。政府要求民众接种疫苗，并提供了不同的疫苗选择。
但不是每个人都接种同一款疫苗。当你登记接种疫苗时，你会收到一个小瓶，里面附有指示，要求你将你的唾液样本寄送至最近的实验室。几个小时后，你就会收到一条讯息，告诉你应该接种哪种疫苗。你的邻居也登记接种疫苗，但他们应接种的疫苗与你的不一样。
现在你们两人都打了疫苗获得保护，尽管每个人应接受的疫苗种类取决于“你是谁”。你的基因、年龄、性别以及众多其他因素都被纳入一个“模型”中，该模型预测并决定保护你免受病毒侵害的最佳疫苗选择。
这一切听起来有点像科幻小说。但自从2003年人类基因被解码以来，我们已进入了精准预防的时代。
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新西兰拥有一个历史悠久的新生儿筛查计划，当中包括在全国提供基因组序列机器和遗传健康的服务。这计划令每个人都有机会享用公共健康基因组学和精准公共卫生带来的好处。
这些计划进一步扩展，以及利用人工智能和机器学习的应用延展，令公共卫生服务可以提供个性化的预防服务，改变医疗护理的服务方式。
同时，这些最新进展，将引发多个议题的讨论：个人选择与公众更大利益、个人资料私隐，以及新西兰人资料保护向谁问责等。
精准预防是什么？
精准预防（也称为个性化预防）可以被认为是针对个人，而不是整体社会群体的公共卫生行动。
这种针对性的医疗是通过审查众多变数（包括你的基因、生活历史和环境）来衡量你所面对的健康风险（例如随着你年龄增长而发生的身心变化）。
虽然基因组学的进步令精准预防成为可能，但由个人数据驱动的机器学习演算法，令这种“量身定制”的预防服务更容易变为真实。
精准预防是针对个人而非社会群体的公共卫生行动。 Source: Getty / Morsa Images
将这些与人工智能预测模型结合起来，你就有一个帮助你采取措施预防疾病的系统，而且系统将能够以惊人的准确度预测你当前和未来的健康状态。
安全与延迟
新西兰总理陆杰锋（Christopher Luxon）的首席科学顾问最近发表了一份报告，描绘了未来五年新西兰人工智能和机器学习的前景。
虽然报告作者没有特别提出“精准预防”，但他们确实提及了这种方法的例子，如利用电脑视觉技术增强的乳腺X射线摄影。
但正如报告所示，最新技术应用的采纳往往落后于其创新。新西兰卫生健康部门目前也并未认可新兴的大型语言模型和生成式人工智能等工具应用在医疗服务上的安全及有效性。
这代表要使用生成式人工智能在精准预防上，例如运用人工智能在公共卫生领域上发布信息，可能需要等待一段时间，直到被认为是安全可靠才能使用。
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谨慎前行
对于人工智能和机器学习如何引领精准预防的健康新时代，有很多值得令人憧憬的地方。但同时，我们也必须保持谨慎。
人工智能和机器学习可以减少获取医学知识的障碍和人类的偏见，以帮助更多人得到医疗保健服务。但同时，政府和医疗机构需要帮助部分不熟悉数码科技的民众获取互联网平台上的资讯。
对于那些未能轻易获得网上资源或数码科技知识有限的人来说，目前处于获取医疗服务的不平等处境，有可能进一步恶化。
而且，人工智能对环境产生重大影响。一项研究发现，几种常见的大型人工智能模型在其生命周期内，会排放超过270000吨的二氧化碳。
最后，科技是一个不断变化的领域。精准医疗的倡导者必须小心，处理儿童和边缘化社群以及他们获取医疗资讯的问题。维护私隐和选择权依然至关重要 —— 每个人都应该可以控制与人工智能代理共享什么资讯或内容。
最终，我们每个个体都是不同的，我们对健康和生活的需求也各不一样。通过精准医疗，可以更多人转向预防护理，从而减少医疗系统的财政负担。
但正如总理的首席科学顾问的报告指出，机器学习演算法是一个新兴的领域。在科技成为我们日常生活一部分之前，我们需要更多相关的公众教育和认识。
本文作者:
亚林达姆·巴苏（Arindam Basu）
坎特伯雷大学（University of Canterbury）流行病学和环境健康系副教授
他没有为任何可从本文章受益的公司或组织工作、咨询、拥有股份或接受资助，也已披露在其学术任命之外不存在其他相关从属关系。
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