中揭示ChatGPT能輔助公共衞生從業員開發數學模型，以制訂感染控制政策，標誌著傳染病流行病學的一大進步。然而，研究人員在第二項研究中發現，利用流通性不高的語言如越南語在大型語言模型進行搜索時，由於相應語言的文字資訊不多，可能導致不準確健康資訊的傳播，構成公共衞生風險。 大型語言模型有助縮少電子健康資訊在傳播上出現的數碼鴻溝，讓大眾更容易接觸公共衞生資源。 利用ChatGPT對話特性 開發疾病傳播數學模型 從SARS到新冠疫情，數學模型在提供有關緩解傳染病傳播風險策略的資訊方面愈來愈重要。然而，並非每一個公共衞生從業員均具備所需的編寫程式或高階數學知識，以有效地使用複雜的數學模型工具。大型語言模型則可發揮作用。 研究團隊在《計算與結構生物技術雜誌》中發表的研究文章中描述了具體案例。一位公共衞生從業員利用自然對話與ChatGPT溝通，提供文字指令予ChatGPT執行編寫程式、修改及除錯迭代程序，成功建立了一個經驗證的數學傳播模型。該模型可配對十天的疾病流行數據，並估算兩個關鍵的流行病學參數。該模型與1978年英國寄宿學校流感爆發的歷史數據進行驗證，展示其可靠性和現實應用性，產生的估算結果與現有文獻一致。這種快速及方便應用的數學模型開發方法有助擴大先進模型建立技術的應用範圍，提供更快速及更具包容性的公共衞生應對方案。 中大醫學院賽馬會公共衞生及基層醫療學院副教授郭健安教授表示：「ChatGPT有助降低複雜疾病傳播數學模型的應用門檻，包括資源有限的環境，從而提升我們在疫情準備和公共衞生的應對能力。ChatGPT通過自然對話建立數學模型的能力，為傳染病流行病學課程增添教育價值，讓學生能以互動方式模擬疾病擴散。」 語言流通性的差異擴大健康資訊的數碼鴻溝 在另一發表於《英國醫學雜誌》的研究，研究團隊探討低流通量語言在大型語言模型中出現顯著的數碼鴻溝和相關社區在接收健康資訊的影響。研究個案中一名使用越南語的人士諮詢心房顫動的症狀，卻收到有關柏金遜症的資訊。 郭健安教授表示：「大型語言模型本身存在局限性，更傾向流通性較高、數碼資源較豐富的語言。這是公共衞生資訊息傳播的一大挑戰，尤其是處理越南語等流通性較低、缺乏數碼資源的語言。錯誤的症狀檢測或疾病指引會對疫情管理帶來嚴重影響。因此加強大型語言模型的準確性是重中之重，確保此類型工具提供與文化、語言相關的健康資訊，特別是在容易爆發傳染病的地區。」 越南RMIT國際大學科學、工程與技術學院高級講師鄧國雄博士表示：「大型語言模型的準確性很大程度取決於其訓練數據集的數量和質素。由於英語擁有豐富的高質量數碼訓練資源，大型語言模型在英語中的表現通常較好。相對而言，像越南語和廣東話這樣的低流通性語言擁有的數碼資源有限且質素較低。因此，大型語言模型在這些語言中的表現通常較差。這種大型語言模型準確性的差異可能會令數碼鴻溝的問題加劇，尤其是因為低流通性語言主要在低收入和中等收入國家中使用。」 新加坡國立大學李陳愛禮護理學研究中心副教授兼研究主任談維新教授表示：「大型語言模型如ChatGPT和Gemini-Pro在傳播健康資訊方面提供了顯著的便利。然而，必須仔細監控它們的準確性和可靠性，尤其是在輸入提示和生成回應時使用低流通性語言。雖然提供公平的健康資訊平台是有益的，但確保這些資訊的準確性對防止錯誤資訊的傳播至關重要。」 為了加強人工智能（AI）語言的包容性、縮小差距並確保不同語言社群能更公平地獲取準確的健康資訊，研究人員提出了六大支柱，以解決目前由大型語言模型驅動的醫療保健對話中的缺陷，減少錯誤資訊的傳播，以達致提升全球醫療發展為目標。 研究團隊提出解決數碼鴻溝的六大支柱： 關於研究團隊 這兩項研究工作由一個團隊進行，該團隊由郭健安教授、鄧國雄博士以及談維新教授共同領導。團隊的其他成員還包括中大醫學院賽馬會公共衞生及基層醫療學院的黃仰山教授和衛藴妍女士、倫敦帝國學院的Steven Riley教授、RMIT越南分校的 Tom Huynh先生、Nhat Bui先生…

We are delighted to announce that The Jockey Club School of Public Health and Primary Care at The Chinese University

我們很高興宣佈2024年共有18名香港中文大學賽馬會公共衞生及基層醫療學院的研究人員榮登全球前2%頂尖科學家，排名根據研究人員在該年度的表現進行評估。 由史丹福大學編製的「科學界作者標準化引文指標數據庫」記錄了全球首 2% 的頂尖科學家。我校獲列入此名單的研究人員包括：陳英凝教授、鍾志豪教授、何建輝教授、何陳雪鸚教授、黃俊杰教授、郭健安教授、李文禎教授、巫潔嫻教授、莫家斌教授、謝立亞教授、蔡錦輝教授、黃世萬教授、黃麗儀教授、黃至生教授、黃仰山教授、黃子惠教授、楊永強教授，以及葉漢基教授。 我們熱烈祝賀以上18位來自我校的教研人員，他們均為學院的卓越研究作出重大貢獻。 完整名單：https://elsevier.digitalcommonsdata.com/datasets/btchxktzyw/7

Our heartfelt congratulations to the academics of the JC School of Public Health and Primary Care (JCSPHPC) for their outstanding

香港中文大學賽馬會公共衞生及基層醫療學院（JCSPHPC）及牛津人口健康中心最近共同於The Lancet Regional Health ‒ Western Pacific發佈一項新研究。該研究調查了香港2000年至2019年的二十年間不同熱夜指標對人群健康的影響。結果顯示，在人口稠密的城市內，即使市民能夠配置空調，夜間酷熱與緊急住院風險增加之間的關聯。 城市熱島效應及夜間高溫對香港公共衞生的影響 由於氣候變化導致全球氣溫持續上升，城市居民面臨著更高的夜間酷熱的暴露風險。相比其他不良影響，夜間酷熱的不同之處是可以擾亂睡眠品質及時長，兩者均為眾多疾病的重要風險因素。 香港佔地剛超過1000平方公里，人口達740萬人，存在明顯城市熱島效應，使市區氣溫顯著較近郊地區和暖。這種環境為探究夜間酷熱對公共健康的影響提供了理想的環境，而這因素在過往主要觀察平均每日外周氣溫的研究中常被忽略。 夜間酷熱強度與其健康影響及應對策略 研究亦指出，炎熱季節末期（9月至10月）出現的夜間異常高溫，可能會超出大眾生理和結構上的適應能力，導致緊急住院風險增加7.2%。此外，尤其自2014年以來，多次連續熱夜的頻率增加了相關的健康風險。 陳嘉鴻博士（Dr Peter KH Chan），牛津人口健康中心高級環境流行病學家以及共同通訊作者，強調考慮夜間酷熱強度的重要性。 他表示：「夜間溫度通常會在日落後逐漸下降。與我們的研究一致，以往的研究也表明，早期夜間過熱更可能影響入睡，並可能更具危害性。因此，我們不能僅僅設定一個固定的溫度閾值，而忽視人們在夜間所經歷的熱量強度，即便在同一天的稍後時間，溫度降到預設閾值以下。」 何建輝教授（Prof Kin Fai Ho），香港中文大學賽馬會公共衞生及基層醫療學院副院長（研究生課程及​研究）及教授，補充道：「通過控制多天的平均氣溫，該研究評估了不同熱夜指標對緊急住院的獨立風險。雖然在炎熱季節末期極端酷熱事件相對較為罕見，但有力的證據表明，它們對健康的影響更為嚴重。」