想像一下：一種新型病毒正在全國迅速擴散爆發，導致疫情蔓延。政府要求民眾接種疫苗，並提供了不同的疫苗選擇。
但不是每個人都接種同一款疫苗。當你登記接種疫苗時，你會收到一個小瓶，裡面附有指示，要求你將你的唾液樣本寄送至最近的實驗室。幾個小時後，你就會收到一條訊息，告訴你應該接種哪種疫苗。你的鄰居也登記接種疫苗，但他們應接種的疫苗與你的不一樣。
現在你們兩人都打了疫苗獲得保護，儘管每個人應接受的疫苗種類取決於「你是誰」。你的基因、年齡、性別以及眾多其他因素都被納入在一個「模型」中，該模型預測並決定保護你免受病毒侵害的最佳疫苗選擇。
這一切聽起來有點像科幻小說。但自從2003年人類基因被解碼以來，我們已進入了精準預防的時代。
新西蘭擁有一個歷史悠久的新生兒篩查計畫，當中包括在全國提供基因組序列機器和遺傳健康的服務。這計畫令每個人都有機會享用公共健康基因組學和精準公共衛生帶來的好處。
這些計劃進一步擴展，以及利用人工智能(AI)和機器學習的應用延展，令公共衛生服務可以提供個性化的預防服務，改變醫療護理的服務方式。
同時，這些最新進展，將引發多個議題的討論：個人選擇與公眾更大利益、個人資料私隱，以及新西蘭人資料保護向誰問責等。
甚麼是精準預防(precision prevention)？
精準預防（也稱為個性化預防）可以被認為是針對個人，而不是整體社會群體的公共衛生行動。
這種針對性的醫療是通過檢視眾多變數（包括你的基因、生活歷史和環境）來衡量你所面對的健康風險（例如隨著你年齡增長而發生的身心變化）。
雖然基因組學的進步令精準預防成為可能，但由個人數據驅動的機器學習演算法，令這種度身訂造的預防服務更容易變為真實。
精準預防是針對個人而非社會群體的公共衛生行動。 Source: Getty / Morsa Images
將這些與人工智能(AI)預測模型結合起來，你就有一個幫助你採取措施預防疾病的系統，而且系統以詭異的準確度預測你當前和未來的健康狀態。
安全與延遲
新西蘭總理陸杰鋒(Christopher Luxon)的首席科學顧問最近發表了一份報告，描繪了未來五年新西蘭人工智能和機器學習的前景。
雖然報告作者沒有特別提出「精準預防」，但他們確實提及了這種方法的例子，如利用電腦視覺(computer vision)技術增強的乳房攝影技術。
但正如報告所示，最新技術應用的採納往往落後於其創新。新西蘭衛生健康部門(Health New Zealand，又稱Te Whatu Ora)目前也並未認可新興的大型語言模型(large language models)和生成式人工智能(generative artificial intelligence)等工具應用在醫療服務上的安全及有效性。
這代表要使用生成式人工智能在精準預防上，例如運用人工智能在公共衛生領域上發佈信息，可能需要等待一段時間，直到被認為是安全可靠才能使用。
謹慎前行
對於人工智能和機器學習如何引領精準預防的健康新時代，有很多值得令人憧憬的地方。但同時，我們也必須保持謹慎。
人工智能和機器學習可以減少獲取醫學知識的障礙和人類的偏見，以幫助更多人得到醫療保健服務。但同時，政府和醫療機構需要幫助部份不熟悉數碼科技的民眾獲取互聯網平台上的資訊。
對於那些未能輕易獲得網上資源或數碼科技知識有限的人來說，目前處於獲取醫療服務的不平等處境，有可能進一步惡化。
而且，人工智能對環境產生重大影響。一項研究發現，幾種常見的大型人工智能模型在其生命周期內，會排放超過270,000噸的二氧化碳。
最後，科技是一個不斷變化的領域。精準醫療的倡導者必須小心，處理兒童和邊緣化社群以及他們獲取醫療資訊的問題。維護私隱和選擇權依然至關重要 —— 每個人都應該可以控制與人工智能代理共享甚麼資訊或內容。
最終，我們每個個體都是不同的，我們對健康和生活的需求也各不一樣。透過精準醫療，可以更多人轉向預防護理，從而減少醫療系統的財政負擔。
但正如總理的首席科學顧問的報告指出，機器學習演算法是一個新興的領域。在科技成為我們日常生活一部分之前，我們需要更多相關的公眾教育和認識。
本文作者Arindam Basu 是坎特伯雷大學(University of Canterbury)流行病學和環境健康系副教授。
他沒有為任何可從本文章受益的公司或組織工作、諮詢、擁有股份或接受資助，並沒有透露其學術任命以外的其他相關聯繫。
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