HHS vytváří nástroj umělé inteligence k vytváření hypotéz o tvrzeních o poškozeních způsobených vakcínou

Americké ministerstvo of Health and Human Services vyvíjí generativní nástroj umělé inteligence k nalezení vzorů napříč daty hlášenými do národní databáze monitorování vakcín a ke generování hypotéz o negativních účincích vakcín, podle inventáře zveřejněného minulý týden všech případů použití, které agentura měla pro AI v roce 2025.

Podle dokumentu HHS tento nástroj ještě nebyl nasazen a inventarizační zpráva AI z předchozího roku ukazuje, že je ve vývoji od konce roku 2023. Odborníci se ale obávají, že předpovědi, které generuje, by mohl použít tajemník pro zdravotnictví a sociální služby Robert F. Kennedy Jr. k prosazení své protivakcinační agendy.

Dlouholetý kritik vakcín Kenedy ve svém roce ve funkci změnil očkovací plán pro děti a odstranil několik výstřelů ze seznamu doporučených očkování pro všechny děti, včetně těch pro Covid-19, chřipku, hepatitidu A a B, meningokokové onemocnění, rotavirus a respirační syncyciální virus nebo RSV.

Kennedy také vyzval k přepracování současného bezpečnostního monitorovacího systému pro sběr dat o poraněních způsobených vakcínami, známého jako Vaccine Adverse Event Reporting System nebo VAERS, a tvrdí, že potlačuje informace o skutečné míře vedlejších účinků vakcín. Navrhl také změny ve federálním programu pro odškodnění úrazů způsobených vakcinací, které by mohly lidem usnadnit žalování za nežádoucí příhody, u kterých nebylo prokázáno, že by souvisely s vakcínami.

VAERS, společně řízený Centers for Disease Control and Prevention a Food and Drug Administration, byl založen v roce 1990 jako způsob odhalování potenciálních bezpečnostních problémů s vakcínami po jejich schválení. Hlášení nežádoucích účinků může do databáze podat kdokoli, včetně poskytovatelů zdravotní péče a veřejnosti. Protože tato tvrzení nejsou ověřena, nelze samotná data VAERS použít k určení, zda vakcína způsobila nežádoucí příhodu.

„VAERS byl v nejlepším případě vždy mechanismem generujícím hypotézy,“ říká Paul Offit, pediatr a ředitel Centra pro vzdělávání vakcín v Dětské nemocnici ve Filadelfii, který byl dříve členem Poradního sboru CDC pro imunizační praktiky. „Je to hlučný systém. Hlásit se může kdokoli a neexistuje žádná kontrolní skupina.“

Offit říká, že systém ukazuje pouze nepříznivé události, které se staly v určitém okamžiku po imunizaci; nedokazuje to, že vakcína způsobila tyto reakce. Vlastní web CDC uvádí, že zpráva pro VAERS neznamená, že vakcína způsobila nežádoucí příhodu. Navzdory tomu antivakcinační aktivisté v průběhu let zneužili údaje VAERS k tvrzení, že vakcíny nejsou bezpečné.

Leslie Lenert, dříve zakládající ředitel Národního centra pro informatiku veřejného zdraví v CDC, říká, že vládní vědci již několik let používají tradiční modely umělé inteligence pro zpracování přirozeného jazyka k hledání vzorů v datech VAERS, takže není překvapivé, že se HHS posune směrem k přijetí pokročilejších velkých jazykových modelů.

Jedním z hlavních omezení VAERS je, že nezahrnuje údaje o tom, kolik lidí dostalo vakcínu, což může způsobit, že události zaznamenané v databázi se zdají běžnější, než ve skutečnosti jsou. Z tohoto důvodu Lenert říká, že je důležité spárovat informace z VAERS s jinými zdroji dat, aby bylo možné určit skutečné riziko události.

LLM jsou také skvěle schopné produkovat přesvědčivé halucinace, což podtrhuje potřebu, aby lidé navazovali na jakékoli hypotézy vytvořené LLM.

„VAERS má být velmi průzkumný. Někteří lidé v FDA to nyní považují za více než průzkumný,“ říká Lenert, který je v současnosti ředitelem Centra pro biomedicínskou informatiku a zdravotnickou umělou inteligenci na Rutgers University.