10月2日消息，斯坦福大学医学系主任、医生科学家Euan Ashley在STAT News撰文分享亲测经历：他让Anthropic的Claude分析自己的全基因组，30分钟、5美元即完成。

作为对照，2009年解读一条人类全基因组曾“需要一个村庄”：包括Ashley本人在内的30位专家协作，构建专用基因组分析引擎、检视数百万个遗传变异、逐条评审科学文献，最终研究发表于《柳叶刀》，是首次将全基因组解读转化为个体化医疗建议的尝试之一。如今大模型在数分钟内即可覆盖变异注释、文献关联与临床意义分级。

Ashley指出，成本与时间坍缩一万倍的同时，新的问题出现：AI给出的部分发现缺乏临床证据等级支撑、假阳性与过度解读风险由非专业者承担，且健康隐私边界被重新定义。他呼吁建立AI基因组解读的行业标准：哪些变异该报、以什么置信度报、由谁复核。对基因组学与精准医疗行业而言，这预示着解读服务将从专业团队服务转向“AI初筛+遗传咨询师复核”的混合模式，也使直接面向消费者的基因组产品竞争重心转向解读质量与合规。 （来源：STAT News）