Systemy sztucznej inteligencji nie są jeszcze w stanie prawidłowo dekodować ludzkiego DNA i jego funkcji. Problem nie leży w samych algorytmach, ale w fundamentalnym braku danych treningowych, które byłyby wystarczające do nauczenia modeli, jak interpretować genomowe dane.
DNA w naszych komórkach nie jest statycznym katalogiem instrukcji genetycznych. To skomplikowana, dynamiczna struktura, w której ten sam gen może się zachowywać bardzo różnie w zależności od kontekstu, środowiska czy pozostałych elementów genomu. Współczesne modele AI nie mają dostępu do wystarczającej ilości danych, aby zrozumieć te niuanse i złożone interakcje między elementami genetycznymi.
Bez możliwości analizy genomów na poziomie, który pozwala przewidzieć choroby, optymalizować leczenie czy zrozumieć mutacje, AI nie może w pełni wesprzeć medycyny personalizowanej. To stanowi poważne ograniczenie dla przyszłości diagnostyki i terapii genowej, które mogłyby znacznie przyspieszyć postęp w leczeniu wielu chorób.