英國醫學期刊（BMJ）於2026年9月發表重磅調查報告，揭露美國食品藥物管理局（FDA）與疾病管制與預防中心（CDC）在COVID-19疫苗大規模施打期間，明知其用於偵測不良反應的統計演算法存在致命缺陷，卻仍刻意沿用並拒絕更新，甚至封殺提出警告的內部科學家。這套被稱為「經驗貝氏法」（Empirical Bayesian）的資料探勘演算法，因COVID疫苗不良事件通報量暴增而導致信號偵測靈敏度近乎完全喪失，特別是針對新型mRNA疫苗特有的不良反應無法辨識。
早在2021年初，FDA內部藥物安全官員Ana Szarfman即多次警告該演算法在海量通報下會失靈，並提出修正版本。然而，FDA高層不僅拒絕採用，更於2021年5月要求她「hold off」，停止發送新的資料探勘報告。CBER主任Peter Marks更以「避免引發反疫苗言論」為由，要求她「cease and desist」。
諷刺的是，早在以色列衛生單位首度示警心肌炎案例之際，這套美國系統卻完全偵測不到任何信號；時任CDC局長Rochelle Walensky直到2022年9月才坦承，CDC從未執行比例通報比（PRR）分析，僅以「佐證」FDA方法為由規避獨立把關。最終導致數億美國人在「完全安全」的錯誤保證下接種，而心肌炎、心包膜炎、耳鳴、貝爾氏麻痺等真實副作用信號被系統性掩蓋。
此事件本質並非傳統的政商利益角力，而是一場以「集體公衛目標」為包裝的監管失靈與科學誠信崩塌。釐清其結構性成因，必須回溯2020年底的極端時空背景：當時mRNA疫苗為人類史上首次大規模施打的新型態疫苗，CDC與FDA面臨「數百萬人每週接種」的史無前例壓力，任何潛在安全警訊都可能撼動疫苗信任基礎與公共衛生政策的合法性。
第一層衝突：科學真確性 vs. 政策穩定性。演算法本應是中性的風險偵測工具，但在疫情緊急狀態下，FDA高層將其轉化為「穩定民心、避免疫苗猶豫」的政治工具。Marks在內部郵件中明確提到，Szarfman的修正演算法可能「feed into anti-vaccination rhetoric」，顯示監管者已將科學方法的選擇與社會維穩畫上等號。
第二層衝突：被動通報（VAERS）vs. 主動臨床數據（VSD）。報導指出，連號稱更嚴謹的疫苗安全資料連結（VSD）系統也曾在2021年4月「找過但找不到」心肌炎信號，直到兩個月後官方才公開承認因果關係。這凸顯美國疫苗安全監測從設計之初就缺乏對mRNA這類新型疫苗的適配能力。
第三層衝突：吹哨者體制 vs. 官僚科層。Szarfman作為資深統計學家，遵循的是FDA科學家的天職，卻遭遇上司以「外交措辭」要求噤聲。這並非單一事件，而是揭示機構文化已將「對外口徑一致」置於「內部異議審查」之上。Zinderman在要求她停手的信中以「vaccine confidence」為由，更是將公關考量凌駕於科學獨立的明確證據，構成體制性科學誠信危機。
對比1980年代的DTP疫苗爭議、1970年代的豬流感疫苗倉促下架事件，本次COVID-19 mRNA疫苗監測醜聞可謂規模最大、但揭露時間最晚的公衛危機。預測未來3種可能發展情境：
面對這場公衛信任的系統性危機，各方利害關係人應採取以下行動：
01 起因觸發：FDA選用「經驗貝氏法」演算法監測mRNA疫苗不良事件，但該法在巨量通報下靈敏度歸零
02 一階傳傳：內部藥物安全官員Ana Szarfman提出修正演算法，遭高層以「避免反疫苗言論」為由制止
03 二階擴散：以色列衛生部率先偵測到心肌炎信號並通報美方，但美國系統無法重現，錯失早期預警期
04 三階輻射：CDC局長Walensky承認從未執行獨立的PRR分析，揭露CDC與FDA聯手規避雙軌把關機制
05 宏觀終局：BMJ 2026年深度調查曝光，數億接種者遭誤導，mRNA疫苗全球信任體系面臨結構性瓦解風險
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