研究指出，社群媒體可幫助監控HPV疫苗疑慮。透過語言模型分析超過653,000則推文，發現不良反應、個人經驗及疫苗強制接種等議題。2020年後，推文中出現個人經驗及父母同意和透明度的討論。這方法有助於針對性干預、揭露錯誤資訊，並改善公共衛生宣導。 PubMed DOI

這項研究探討了OpenAI的ChatGPT如何協助公共衛生工作者開發疾病傳播模型，以制定感染控制策略。透過案例研究，公共衛生工作者與ChatGPT合作，創建符合10天流行病學數據的數學模型，並進行代碼生成、精煉和除錯，估算基本繁殖數（Ro）和最終疫情規模。最終模型重現疫情曲線，Ro為4.19，最終疫情規模達98.3%。研究顯示，ChatGPT能加速模型開發，降低技術門檻，改善全球疫情應對能力，特別在資源有限的環境中。 PubMed DOI

這項研究延長了孟加拉的TyVAC試驗，評估傷寒結合疫苗（TCV）在五年內的保護效果。研究對象為9個月到15歲的兒童，結果顯示接種TCV的兒童在3-5年後，傷寒發病風險顯著上升，特別是2歲以下的孩子，疫苗有效性降至24%。這顯示年輕接種者可能需要額外的TCV加強劑，以維持對傷寒的保護，尤其是在學校期間。研究由比爾和梅琳達·蓋茨基金會支持。 PubMed DOI

在2023年，呼吸道合胞病毒（RSV）疫苗獲得推薦，並在臨床試驗中顯示對下呼吸道疾病有效。為評估其在實際應用中的效果，研究針對60歲以上美國成人進行，分析2023-24 RSV季節的住院和急診就診情況。結果顯示，疫苗對非免疫抑制成人的住院有效性達80%，重症有效性81%；對免疫抑制成人則為73%。整體而言，RSV疫苗在預防老年人因RSV住院和急診就診方面表現良好。 PubMed DOI

在數位時代，像ChatGPT這樣的大型語言模型逐漸成為健康照護資訊的重要來源，特別是對於面臨保險和語言障礙的人。雖然這些模型的使用日益普遍，但提供的資訊質量卻不一。這項研究比較了ChatGPT和CDC在英語及西班牙語中提供的疫苗接種資訊，強調健康公平的重要性。結果顯示，兩者的資訊準確且易於理解，但可讀性常超過建議水平，特別是ChatGPT的英語回應。研究指出，改善可讀性和語言公平性對於服務多元族群至關重要。 PubMed DOI

預測未來健康挑戰對美國政策制定者和醫療人員至關重要，能有效規劃與投資。根據GBD 2021的分析，預計美國的預期壽命將從2022年的78.3歲增至2050年的80.4歲，但增長速度較慢，全球排名將從第49位降至第66位。藥物使用障礙和下背痛將成為主要的健康問題。若實施綜合風險消除策略，預期壽命可增加3.8年。研究強調需立即採取行動，以維護美國的健康地位，並改善未來人口的健康與福祉。 PubMed DOI

Mpox於1970年在剛果民主共和國首次被識別，主要集中在中非和西非。2024年8月13日，非洲疾病控制中心宣布此病為公共衛生緊急事件，隨後WHO也發出全球警報。從2022年到2024年，非洲12國共報告45,652例病例，導致1,492人死亡，病死率3.3%。剛果民主共和國的病例佔88%，顯示疫情嚴重，需加強公共衛生措施，如檢測、追蹤和疫苗接種，以防止疫情擴散。 PubMed DOI

瘧疾仍是全球重要健康議題，特別是在撒哈拉以南非洲，負擔最重。最新研究針對2000至2022年的瘧疾流行率、發病率和死亡率製作高解析度地圖，並分析COVID-19對瘧疾管理的影響。結果顯示，自2015年以來，非洲的瘧疾感染率趨於平穩，2022年病例達2.348億，為2004年以來最高。儘管全球瘧疾死亡人數持續下降，但高風險人口增長讓人擔憂。研究強調需改進對抗瘧疾的工具和策略，並獲得比爾和梅琳達·蓋茨基金會支持。 PubMed DOI

自2022年夏天起，歐洲多國移民收容中心爆發毒素型白喉桿菌感染，主要為皮膚型，也有呼吸道感染及一例死亡。分析363株菌株，發現疫情來自多個來源並有跨國傳播。有些菌株對紅黴素和青黴素有抗藥性，恐影響標準治療。這次疫情提醒大家要警覺抗藥性問題。 PubMed DOI

PandemicLLM 是新一代疫情預測框架，把疾病傳播預測當成文字推理問題來解決。它結合即時多元資料（如防疫政策、基因監測、時序數據），透過 AI 與人類協作提示提升預測準確度。實測美國各州 COVID-19 資料，表現優於現有模型，能整合複雜非數值資訊，讓疫情預測更精準。 PubMed DOI