在这个春季假期，尚未满周岁的DeepSeek在赛博医学、个体化医疗研究、健康文案和市场分析等多个领域表现出色，尽管响应速度稍有欠缺，却引发了众多关注。有不少人不禁感慨：“这项技术的表现比我身边的人还更贴近实际。”随着DeepSeek的迅速崛起，中国人工智能更贴近国人的话题再次登上热搜，生物医疗行业的从业者们也开始好奇，这样懂得国人的AI是否能为我们的行业提供有效的建议和方案？

我们在这些天对扎根于生物医疗的相关媒体中提及AI或DeepSeek的频率进行了观察，几乎每个细分领域的头部账号都有相关的内容发布。从行业前沿趋势到细分技术推荐，从AI在研发中的应用到针对特定疾病的组件挖掘，DeepSeek似乎在各个维度都能提出成熟的解决方案。尽管AI算法似乎已经足够理解这个世界，但它能否真正理解人类？今天，我们从个体健康的角度出发，探讨AI算法与个体化医疗之间是否存在难以弥补的健康悖论。

01 偏见源自数据限制

2016年，美国国家卫生研究院（NIH）成立了一个营养与健康研究小组，负责制定未来十年的研究战略。该小组与多家科技公司合作开展了精准医疗计划，试图通过AI分析基因、代谢数据及生活方式，为每个美国人提供个性化的健康解决方案。该项目一经推出便吸引了超过2亿美元的投资，然而不久后一项调查发现，参与研究的非裔群体的肥胖率却上升了12%，而拉丁裔糖尿病患者的血糖波动异常率也增长了23%。公众对此反响强烈，为什么依靠庞大数据支持的AI算法也会出现问题？

调查结果显示，该算法使用的核心训练数据大多来源于某些特定族群，约78%的数据来自于高科技领域的少数精英。这意味着，该算法在很多情况下忽视了饮食偏好和健康状况差异较大的少数群体。例如，算法在推荐食物时对特定族群的营养需求缺乏准确考量，导致不合理的饮食建议。这次事件为我们敲响了警钟：当AI算法的数据基础过于狭窄时，无法做到真正的个性化，而这正是个体化医疗的关键所在。

02 算法只是工具

在之前的文章中提到的，随着基因检测和代谢组学等技术成本的降低，个体化医疗正在逐渐实现。根据预测，今年中国的精准医疗市场有望突破800亿元，年增长率预计达到40%。在如此快速发展的市场中，群体与个体之间的营养需求差异是显而易见的，而我国的生物医疗行业正面临着数据缺乏和技术壁垒的挑战。

如何提高研究结果的可重复性，寻找可靠的临床生物标志物，是真正实现精准医疗商业化的关键。在这些环节，AI技术仅是工具，它并不能替代真正的科学实践和临床研究。

03 不要让概念先行

近年来，精准医疗的概念被热捧，许多大健康产品纷纷将其作为卖点。然而，这其中仍然不少公司停留在概念阶段，缺少有力的科学依据。以益生菌为例，市场上很多产品声称调节肠道菌群，但人体肠道微生态的复杂性决定了这种一刀切的方法并不适用。此外，市场上的各类老年营养产品也常常忽视了不同年龄段的生理差异，导致产品难以真正有效。

然而，随着技术的发展，解决这些问题的方案已不再遥不可及。以俄罗斯专享会284等公司为例，他们充分认识到AI大数据在个体化医疗创新中的重要性，致力于根据最新的科研成果进行有效的产品研发。通过深入了解特定生物机制及活性成分，结合大量实践数据，才能真正实现精准医疗的目标。

不断推进的AI技术为个体化医疗的发展带来了前所未有的机遇，但实现这些技术的落地，离不开行业从业者的人性化关怀和努力。借助先进的技术和更科学的研究方法，我们相信，个体化医疗将迎来更加辉煌的未来。