例如，如果那些患乳腺癌几率高的女性做更多的乳房 X 光检查，而患病几率低的女性做更少的乳房 X 光检查，那么这些检查可能会发现更多真正罹患癌症的患者，也能降低假警报发生的几率。

制药公司还可以在针对阿尔茨海默病或心脏病等疾病的预防性药物的临床试验中使用这些分数指标。通过挑选患病风险更高的志愿者，他们可以更准确地测试药物的效果。

问题是，这些预测远非完美。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存在其他争议，因为它们几乎可以预测任何个体特征，不仅仅是疾病。

然而，家长和教育工作者应该如何使用这些信息呢? 对此，行为遗传学家 EricTurkheimer 表示，这项新技术“既令人兴奋又令人担忧”，因为基因数据不仅可以造福我们，也有可能会被用于其他用途，产生不好的影响。