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原文作者：Emily Mullin
美国卫生与公众服务部（HHS）正在开发一款生成式人工智能工具，用于在报告给全国疫苗监测数据库中的数据中寻找模式，并就疫苗的负面影响生成假设。这是根据该机构上周发布的一份关于其在2025年所有AI用例的清单中披露的。
根据HHS的文件，该工具尚未部署。前一年的AI清单报告显示，它自2023年底以来一直在开发中。但专家们担心，它生成的预测可能会被卫生与公众服务部部长小罗伯特·F·肯尼迪（Robert F. Kennedy Jr.）用来进一步推动其反疫苗议程。
肯尼迪是一位长期的疫苗批评者，在他上任的第一年就颠覆了儿童疫苗接种时间表，将包括Covid-19、甲型和乙型肝炎、脑膜炎球菌病、轮状病毒和呼吸道合胞病毒（RSV）在内的多种疫苗从所有儿童推荐免疫接种清单中移除。
肯尼迪还呼吁彻底改革目前用于疫苗伤害数据收集的安全监测系统，即“疫苗不良事件报告系统”（VAERS），声称该系统压制了有关疫苗副作用真实发生率的信息。他还提议修改联邦疫苗伤害赔偿计划，这可能会使人们更容易就尚未被证明与疫苗相关的副作用提起诉讼。
VAERS由疾病控制与预防中心（CDC）和食品药品监督管理局（FDA）联合管理，成立于1990年，旨在疫苗获批后检测潜在的安全问题。任何人，包括医疗保健提供者和公众成员，都可以向该数据库提交不良反应报告。由于这些索赔未经核实，仅凭VAERS数据无法确定疫苗是否导致了不良事件。
费城儿童医院疫苗教育中心主任、儿科医生保罗·奥菲特（Paul Offit）说：“VAERS充其量只是一个假设生成机制。”他曾是CDC免疫实践咨询委员会的成员。“这是一个嘈杂的系统。任何人都可以报告，而且没有对照组。”
奥菲特表示，该系统只显示接种疫苗后发生的不良事件；它并不能证明疫苗引起了这些反应。CDC自己的网站也指出，向VAERS提交报告并不意味着疫苗导致了不良事件。尽管如此，反疫苗活动人士多年来一直滥用VAERS数据来证明疫苗不安全。
CDC国家公共卫生信息学中心（National Center for Public Health Informatics）前任创始主任莱斯利·莱纳特（Leslie Lenert）表示，政府科学家多年来一直使用传统的自然语言处理（NLP）AI模型来寻找VAERS数据中的模式，因此HHS转向采用更先进的大型语言模型（LLMs）并不令人意外。
VAERS的一个主要局限性在于它不包含接种了多少人疫苗的数据，这可能使数据库中记录的事件看起来比实际更常见。因此，莱纳特说，将VAERS的信息与其他数据源配对，以确定事件的真实风险非常重要。
LLM也以产生令人信服的“幻觉”而闻名，这更加突显了人类对LLM生成的任何假设进行后续跟进的必要性。
罗格斯大学生物医学信息学与健康人工智能中心现任主任莱纳特说：“VAERS本应是非常探索性的。现在，FDA的一些人正将其视为比探索性更进一步。”
据报道，FDA生物制品评估与研究中心主任维奈·普拉萨德（Vinay Prasad）在最近发送给员工的一份备忘录中提议收紧疫苗监管，他声称至少有10名儿童死于Covid-19疫苗，但未提供证据。这些死亡病例报告给了VAERS，并此前由FDA工作人员审查过。十多位前FDA专员在一封发表于《新英格兰医学杂志》上的信中对此表示关切。他们写道，这些变化将“基于对选择性证据的重新解释，极大地改变疫苗监管”。
乔治城大学传染病医生兼医学教授杰西·古德曼（Jesse Goodman）表示，使用LLM可能会发现以前未知的疫苗安全问题。但他指出，由于VAERS可能包含不准确和不完整的数据，任何线索都必须首先得到彻底调查。
他说：“我预计，根据使用的方法，会有很多虚假警报，需要了解疫苗和可能发生的不良事件、统计学、流行病学以及LLM输出挑战的熟练人员进行大量的人工跟进。”
鉴于CDC的深度人员裁减，古德曼表示，必须制定计划并具备能力来处理任何出现的数据，包括筛选数据以及决定哪些内容需要进一步研究以及如何研究。
过去，VAERS确实标记出了一些合法的安全问题，包括部分接种了强生公司Covid-19疫苗的人群中罕见的血栓形成障碍，以及特别是年轻男性接种mRNA Covid-19疫苗后罕见的心肌炎病例。
HHS未回应置评请求。
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