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World File Search System错误信息
纠正有关强生 COVID-19 疫苗有效性的错误信息
• 暂停使用强生疫苗，以便调查极少数接种该疫苗的人报告的血栓和血小板减少的异常病例，并评估风险和益处。FDA 确定强生疫苗在预防 COVID-19 方面的益处大于这些非常罕见事件的风险；但是，在 EUA 中增加了对患者和医疗保健提供者的警告。
Facebook的最新尝试解决疫苗错误信息
Facebook最新的疫苗特定措施构成了对现状的改进，尤其是通过提供针对正在进行的季节性活动的教育运动。但是，它留下了疫苗误导的流通问题（不准确的内容的传播），这是不受欢迎的，几乎没有做任何事情来消除Facebook网络中良好的疫苗错误信息来源。虽然Facebook并不是近年来疫苗错误信息水平急剧升级的唯一社交媒体平台，但它构成了共享和消费抗疫苗和抗疫苗接种内容的最受欢迎的社交媒体场所。这篇文章探讨了Facebook宣布其新政策的疫苗错误信息景观，并解释了为什么该政策不足以阻止疫苗错误信息传播的有意义的威慑。
越南的错误信息、虚假信息和疫苗犹豫
越南在新冠肺炎疫情期间对疫苗犹豫的经历凸显了人们对疫苗的历史信任、快速的政策反应、高度传染性变种的出现以及错误信息的普遍影响等复杂因素的相互作用。从历史上看，越南表现出强有力的公共卫生应对措施，其成功处理了以前的传染病，并且常规免疫接种覆盖率很高。1986 年“革新开放”社会经济改革后，该国的医疗保健系统得到了显著加强，为改善医疗保健可及性和基础设施铺平了道路。尽管取得了这些进展，但新冠肺炎疫情也带来了独特的挑战。最初，越南的疫苗犹豫程度较低，这要归功于 1981 年制定的国家扩大免疫计划的成功实施，人们对疫苗建立了牢固的信任，导致疫苗可预防疾病急剧减少。然而，新冠肺炎疫情导致怀疑情绪上升，这是由于错误信息和虚假信息，尤其是通过广泛的互联网和社交媒体传播。在此期间，近 79% 的人口上网，绝大多数人积极参与社交媒体平台，而虚假信息在社交媒体平台上泛滥。政府的应对措施是多管齐下的，包括对虚假信息采取严格的法律和惩罚措施、与科技公司合作举报虚假信息以及开展广泛的公共教育活动。这些努力通过各种媒体进行，通过值得信赖的公众人物和医疗保健专业人士强调疫苗的安全性和有效性。然而，在德尔塔变种病毒爆发等高压力时期，挑战依然存在，当时公众信任因透明度和沟通不畅而动摇。本摘要强调了持续的公共教育、强大的数据透明度以及利用数字平台有效抵制虚假信息的必要性，以确保在卫生危机期间公众信任并遵守卫生政策。
冠状病毒：疫苗错误信息和社交媒体的作用
，尽管那些相信更极端阴谋论的人构成了少数群体，但其中一些主张仍然存在很高的不确定性。例如，几乎一半的人口（48％）表示他们不知道共vid疫苗是否可能导致不育，而十分之一（42％）不确定该疫苗是否会导致儿童自闭症。
肠易激综合症（IBS）和医疗错误信息
摘要：肠易激综合征（IBS）是一种多因素疾病，没有已知的病因。缺乏围绕IBS病因的证据基础，以及受影响患者使用的各种管理工具的多种多样，这意味着该病情已成为“患者影响者”中感兴趣的话题。在社交媒体上，这些影响者在点对点支持和培养与受影响社区的生活经历的讨论方面具有显着价值，但仍然担心所共享的信息的质量和准确性。医学错误信息构成了新的全球健康威胁；医疗专业人员仍然无能为力地通过某些人称为“错误信息混乱”的东西。COVID-19大流行在健康素养方面揭示了很大的差距，并且缺乏对负责传达健康信息的医疗和政治体系的信任。本文献综述概述了在19009年大流行期间抵消医学错误信息的错过的机会，并确定了这些课程可以应用于未来与社交媒体领域IBS（MIS）信息的沟通和互动的方式。
疫苗错误信息如何导致新冠肺炎死亡人数增加：NPR
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保持信任：战斗疫苗错误信息-Iris Paho
It was with great enthusiasm that I took up the temporary mantle of immunization advisor for my beloved Caribbean islands, not basking under the Caribbean sun, but rather the glowing mandate of the Pan American Health Organization (PAHO) which continued to provide support to the countries of the Americas with COVID-19 surveillance, prevention, preparedness, and control.我能够通过PAHO与加勒比公共卫生机构（Carpha）合作，通过PAHO与欧盟的资金进行了令人难以置信的合作努力，从而获得了付款以购买超过100万剂的预期Covid-19疫苗，以供加里斯比亚裔成员国使用。我在短暂的任期中很幸运，可以观察成员国的价值，并依赖于Paho及其合作伙伴的技术和财政援助，以继续努力降低与Covid-19相关的发病率和死亡率，并确保在2021年获得Covid-19疫苗时获得和准备就绪。
covid-19疫苗犹豫：疫苗安全的错误信息和感知
COVID-19的大流行不断发展并影响包括美国在内的世界各地的社区。COVID-19对某些演示图形组的影响不成比例。1老年人更有可能获得Covid-19，其死亡率为65-74岁，比18-29岁的年轻人高90倍。2男性也被证明更容易受到COVID-19的影响。3此外，来自某些种族或族裔的个人，尤其是黑人和西班牙裔社区，更有可能签约COVID-19。4，5个种族和种族差异的原因包括职业集群（例如，作为基本工人），较低的平均社会经济地位，地理位置，更高的合并症和较低的护理机会。这些差异可能导致既提高感染率又限制获得COVID-19-19的疾病。
健康错误信息检测：一种集成到检索的一代
摘要生成AI（Genai）和自然语言处理（NLP）近年来已经显着提高，表现出突破并推动了文本挖掘中的准确率。在许多应用程序域中都观察到级联效应，涵盖文本分析，问答，分类和新的文本内容生成。后者允许许多最终用户将AI视为现成的解决方案，以优化其日常工作流程。然而，由于可信赖和未经验证的内容可以轻松产生，黑暗和明亮的侧面潜伏在文本内容产生后面。这在我们的社会中引起了重大挑战：假新闻。尽管假新闻已经存在一段时间，但它仍然是一个未解决的问题。生成的AI通过实现自动生产大量高质量的，单独针对的假件内容来将其提高到一个新的水平。我们的工作是Loyfanmi（与健康相关的虚假新闻）项目的一部分，该项目的重点是使用NLP，语言模型和检索功能增强的生成（RAG）系统来缓解与健康有关的假新闻。我们提出了一种新的块机制，该机制简化了整个抹布框架管道。Bert和Bert+RAG已在2000年与健康相关的文章的数据集中进行了比较，将与健康相关的假新闻分类任务进行了比较，分为两类（“假”和“可信”）。初步实验结果揭示了准确性，回忆和F1得分的提高。
大语言模型中的未学习气候错误信息
关于气候变化的错误信息是解决对人类最严重威胁之一的关键障碍。本文涉及有关气候信息的大语言模型（LLM）中的事实准确性。使用True/False标记的问答数据来对与气候相关的索赔进行细胞和评估LLMS，我们比较开源模型，从而使其生成真实的回复的能力与气候变化问题。我们介绍了被虚假气候信息中毒的模型的可检测性，发现这种中毒可能不会影响模型反应的准确性。此外，我们比较了未经学习算法，微调和检索增强的一代（RAG）的有效性，以实现气候变化主题的实际基础LLM。我们的评估表明，尽管以前的发现表明在隐私环境中表明其效率低下，但学习算法对于细微的概念可能是有效的。这些见解旨在指导开发更真实的可靠LLM，并强调需要进行额外工作以确保LLMS免受误导性攻击的需求。1