本週健康智慧生活圈聚焦COVID-19疫情、氣候變遷帶來的健康威脅，以及感染免疫、代謝體、腦科學與穿戴式感測等研究進展。專題則解析人工智慧如何整合PSA、MRI與病理資訊，並以攝護腺數位雙胞胎模擬腫瘤生長，協助醫師進行風險分層、追蹤與個人化治療；同時提醒，新技術仍須接受安全、隱私與臨床驗證。台灣COVID-19就醫與重症病例近期持續上升，NB.1.8.1已成主要流行變異株；香港也呈現相似流行趨勢。模型推估本波疫情仍可能延續，重症與死亡高峰可能較病例增加更晚出現，但預測仍須依後續監測資料校正。丹麥研究另發現，祖父母在孫子女生日後的家庭聚會期間感染風險較高，顯示疫情防治除大型活動外，也應留意家庭接觸與長者保護。
歐洲研究顯示，氣候變遷正同步推升熱相關死亡與病媒傳染病風險，高齡者與嬰幼兒等脆弱族群承受更高的熱浪暴露。升溫也讓登革熱、西尼羅病毒、屈公病與茲卡病毒的傳播條件擴大，病媒蚊活動範圍可能向原本較低風險地區延伸。公共衛生部門需整合氣象、病媒與病例監測，並提前部署高溫預警、降溫空間及醫療資源。感染與免疫研究也帶來新的防治線索。結核病研究顯示，肺部早期免疫反應可能影響感染者是否進展為發病；多發性硬化症研究則進一步支持EB病毒、B細胞與T細胞共同參與異常免疫反應。另一方面，全球小兒麻痺根除仍受衝突、資金與口服疫苗衍生病毒風險影響，是否轉向以滅活疫苗常態控制，仍有待公共衛生界審慎評估。基礎與轉譯研究在揭示新現象的同時，也凸顯安全界線。北美湖泊褐色鯰魚出現高度相似的腫瘤遺傳特徵，提示癌細胞可能在個體間傳播，實際途徑與環境污染角色仍待釐清。另一宗兒童接受腦部基因編輯後死亡的案例，則警示高劑量病毒載體可能引發嚴重免疫反應；個人化基因治療即使具潛力，仍不能降低動物試驗、劑量評估與人體研究的監管標準。
精準健康研究持續擴充可用資料與監測工具。大型代謝體遺傳分析結合多層次方法，協助區分疾病相關性與真正因果關係，降低藥物標靶誤判；腦白質生命週期常模則可比較個人與同齡族群的差異，支援神經精神疾病評估。針對兒童與日常監測，智能感測連身衣可在居家量化動作發展，近乎透明的臉部感測器也能降低配戴負擔，但硬體小型化與臨床實用性仍需驗證。攝護腺癌專題指出，PSA異常不等於罹癌，應依個別風險結合攝護腺健康指數、MRI與必要的融合切片，降低不必要檢查並提升重要癌症的發現機會。治療方面，低、中、高風險患者可分別考量積極監測、手術、放射或局部治療，並納入年齡、慢性病與生活品質。人工智慧可整合影像、病理及病程資料，協助判讀與醫病共享決策，但仍應由臨床團隊綜合判斷。進一步的AI研究顯示，攝護腺MRI模型在不同醫院與設備間具備穩定應用潛力，若能嵌入PSA檢測、影像判讀、切片、病理與追蹤流程，可望提升診斷效率與一致性。攝護腺數位雙胞胎則透過MRI、連續PSA與物理模型，重建個別腫瘤的形狀與生長變化，辨識PSA與實際病程不同步的情況。未來仍需擴大跨中心驗證，並以聯邦學習等方式兼顧資料隱私與模型泛化。