感染、呼吸节奏与AI羞耻感：本周三项健康研究说明了什么

三项新的健康研究在36小时内相继发表，时间是9月28日和29日。它们分别来自世界卫生组织下属一个统计癌症病例的机构、西北大学一个给受试者呼吸计时的心理学实验室，以及一项针对1138名研究者使用AI习惯的调查。

先看最大的那个数字。周一发表在《柳叶刀·肿瘤学》上的一篇论文估算，2024年全球有230万新发癌症病例由感染引起，占全部新发病例的12%。CBC新闻9月29日报道了这项研究。研究由世界卫生组织下属的国际癌症研究机构（IARC）完成。其中幽门螺杆菌导致76万例，主要集中在东亚。人乳头瘤病毒紧随其后，接近75万例，在撒哈拉以南非洲发病率很高。乙肝和丙肝与相当一部分肝癌有关。IARC团队首次把清单扩大到另外16种癌症，新增HIV作为宫颈癌的致病因素，以及默克尔细胞多瘤病毒作为一种侵袭性皮肤癌的驱动因素。

EB病毒排名上升

最大的一处修订是EB病毒。2024年它与约26万例癌症相关，包括鼻咽癌、部分胃癌和霍奇金淋巴瘤。研究共同作者、常驻里昂的癌症流行病学家加里·克利福德说：“这是相当大的一块由EB病毒引起的癌症负担，过去没有被统计，现在被确认了。”

这一点之所以重要，是因为EB病毒既没有疫苗，也没有抗生素治疗。克利福德对CBC说，这种病毒“正日益成为人们在预防上需要重点关注的目标”。研究还指出富国与穷国之间的差距之大。研究者把这归因于高收入地区历经数十年建立起来的筛查和疫苗接种项目。

地区差异足够悬殊，全球平均值反而会产生误导。在北美，幽门螺杆菌和人乳头瘤病毒仍是最常见的感染性病因，但总体负担低得多。蒙特利尔的流行病学家卡雷娜·沃莱斯基说，加拿大2019年的一项研究估计4%的癌症可归因于感染。她当时在麦吉尔大学主持了这项加拿大研究。谈到新的全球数据，沃莱斯基说：“它告诉我们这12种感染各自有多重要。”这大约是全球水平的三分之一。这一差距反映的是疫苗接种和筛查，而不只是生物学差异。

41毫秒的差别

IARC团队在统计病例时，西北大学的神经科学家在测量小得多的东西。9月29日发表在《iScience》期刊上的一项研究显示，呼气时做出反应比吸气时平均快41毫秒，约等于二十五分之一秒。在两次呼吸之间的停顿期间做出的反应，比吸气时快21毫秒。

该研究第一作者、资深作者肯·帕勒实验室的前成员山崎绘里香说：“通过一项具体、容易理解的任务，我们展示了呼吸与认知之间的关系。我希望各个领域的人都能找到它的用处。”

实验规模小，设计具体。35名18至33岁的成年人在红色方块变成黄色时尽可能快地按下空格键。这是一项标准任务，名为精神运动警觉任务。他们在鼻孔下方佩戴测量气流的装置，任务重复两次，一次在小睡或实验室八小时睡眠之前，一次在之后。这是第一个测量呼吸各个阶段反应速度的实验，包括停顿阶段。

帕勒对结果的含义很谨慎。他说：“这项研究记录了呼吸与大脑应对环境事件的系统之间的重要联系。我们还不知道它们究竟如何相连，但我们怀疑与神经生理效率有关，因为其他研究显示，多种脑振荡与人的呼吸节律同步。”该实验室目前正在开展由美国国立卫生研究院资助的睡眠呼吸暂停研究，由山崎牵头。

把两项研究放在一起读，可以看出本周所谓健康发现的范围有多宽。一项用建立在全球癌症登记数据上的模型估算出数百万病例。另一项在35个人的实验室里测出四百分之一秒的差别。两者都不是消费者意义上的可穿戴设备研究，但都汇入同一条管道：廉价传感、大型数据集，以及愿意给过去凭直觉判断的事情安上数字。

用AI却不愿承认的研究者

第三项研究把镜头对准做研究的人。一项覆盖77个国家、1138名传播学学者的调查发表在《Information, Communication and Society》上，尼曼新闻实验室9月28日报道了它。调查发现，近70%的人已经在至少一项与研究相关的任务中使用生成式AI。而同一批受访者中的大多数人又认为，在多数与研究相关的任务中使用AI并不合适。

略超过一半的人认为，用AI写文本（55%）和生成代码（50.4%）是合适的。作者报告说，伦理界限究竟在哪里，并无共识。他们认为，结果是一种他们称之为“AI羞耻”的污名，以及一个“透明悖论”：研究者觉得有义务披露AI的协助，同时又担心披露会让自己的工作显得不那么可信。

研究写道：“考虑到报告使用生成式AI可能降低发表机会，这种犹豫可以理解，但它最终会妨碍就如何在研究中合乎伦理、负责任地使用这些工具展开公开讨论。”作者来自台湾阳明交通大学、阿姆斯特丹大学和乌得勒支大学。他们建议期刊和机构营造一种“对披露友好”的文化，而不是直接禁用这些工具。

研究者之一汉内斯·库尔斯9月28日在Bluesky上发了一条简短的帖子，称这项工作是传播学研究中第一项系统、覆盖整个领域、跨国界的生成式AI实践实证调查。研究把问卷调查与四场焦点小组讨论结合在一起。

这一周没有解决的问题

这三篇论文都没有为任何问题画上句号。IARC的估计是模型，不是清点，它取决于对每种癌症有多大比例可归因于某种感染的假设。西北大学的结果是小样本中的时间差，机制明确属于未知。AI调查描述的是研究者说自己做了什么，而在这个领域，说出来是有代价的。

三者之间的联系也有限。IARC的论文讲的是人群层面的预防。西北大学的论文讲的是实验室里的毫秒。AI调查讲的是职业规范。它们的共同点是同一个方法难题：每一项都必须决定，在观察到的效应中，有多大一部分要归因于一个无法直接看见的原因。

对关注数字健康的读者来说，实际结论比任何标题都更窄。癌症数字指向已经存在、但分配不均的疫苗和抗生素。呼吸研究指向睡眠和呼吸这一未被充分利用的测量通道，而这正是可穿戴设备厂商喜欢借用的那类说法。AI调查指向一个披露难题，它会跟着每一个最终进入诊所的算法。

克利福德对癌症研究的总结，适用范围比他本意更广。他说：“我们确实还有大量工作要做，去落实那些我们知道有效、而且已经知道很久、却还没有真正惠及全世界所有人群的办法。”