事实证明，大多数常见疾病以及许多行为和特征，包括智力，都不是由一个或几个基因产生的，基因的协同作用导致行为的协调一致（当然也会有基因突变带来的拮抗反应）。利用大量正在进行的基因研究的数据，科学家正在创造他们所谓的“多基因风险评分”。

从事基因组数据进行预测分析的参与者包括Helix，23andMe，Myriad Genetics，BK Biobank和Broad Institute等多家公司正取得巨大进展。他们通过分析遗传数据，可以预测智商甚至癌症等疾病的发病概率。这有望成为公共卫生保护的下一个重大飞跃。

例如，医生们可以建议那些有更高风险罹患乳腺癌的女性多进行乳房X光检查，而让那些风险较低的女性少接受这些检查。这样做有几个好处：首先，这能让前者能更好地进行早诊断，早治疗；其次，这也避免了后者进行不必要的额外检查。通过合理分配医疗资源，我们有望让最需要的人群得到更多诊断与治疗。

再如，对于新药研发公司来说，这些信息同样重要。譬如在阿兹海默病或癌症的临床试验设计中，如果我们通过分析基因信息，知道某些患者更可能从中受益，就可以有的放矢地对他们进行招募。

但是，预见所未见一定是好事儿吗？谁愿意知道他们未来可能会患上阿兹海默症？ 如果癌症风险指标得分低的人推迟接受筛查，然后又患上癌症怎么办？ 多基因检查指标评分也引发了巨大的道德问题，包括基因歧视的风险。对此，行为遗传学家 EricTurkheimer 表示，这项新技术“让人欢喜让人忧”，因为基因数据用好了可以成就狗模人样，用不好也许就真正成为人模狗样了。

除了以上两技术外，其他多项技术也将给我们的健康和生活带来更多的影响。比如，实用型 3D 金属打印技术，可以低成本、快速、定制化地应用于医械等领域；人工智能云端化技术，可以降低AI使用难度、给医疗工作者带来便利；传感城市，通过数字化、物联网等技术可以实现better city，better life的愿望；量子技术，科学家可以借此了解物质分子的更多方面信息并以此开发出更有效的药物等等。

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