寫在前面
看過好萊塢災(zāi)難片的朋友們可能都不會陌生，在電影中，流行疾病、傳染病帶給人們的是毀滅性的災(zāi)難，恐懼、不安和痛苦纏繞著每一個人。這種場景其實并非完全是電影虛構(gòu)的，我們現(xiàn)實生活當(dāng)中也會遇到這樣的流行疾病，從古至今，流行性疾病一直困擾和阻礙著社會的進(jìn)步和發(fā)展。
進(jìn)入現(xiàn)代社會，隨著科技水平的不斷發(fā)展，我們對待這種災(zāi)難的預(yù)測和應(yīng)變機制已經(jīng)提升了很多，近幾年，隨著大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)的誕生和發(fā)展，已經(jīng)開始有很多醫(yī)療機構(gòu)乃至國家層面，都開始把大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用在了流行疾病的預(yù)防和控制上。
流行疾病不是一天才出現(xiàn)的，而是經(jīng)過了日積月累出來的，針對這種現(xiàn)象所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息，當(dāng)然也就需要長時間的跟蹤和分析，才能得出最有效的結(jié)論和方法，那么，利用大數(shù)據(jù)，真的能使我們躲避流行性疾病的威脅嗎？本期筆者就和大家來聊聊。
疾病控制現(xiàn)狀是怎樣的？
隨著現(xiàn)在醫(yī)療水平的不斷提升，可能有很多人認(rèn)為這種大規(guī)模的流行疾病與我們相距很遠(yuǎn)，其實不然，根據(jù)世界衛(wèi)生組織的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，僅在2009年，因豬流感而導(dǎo)致的死亡人數(shù)就高達(dá)12220人，一周內(nèi)新增的死亡人數(shù)能夠達(dá)到704人。
疾病災(zāi)難歷歷在目 大數(shù)據(jù)真能幫到我們嗎
在全球，隨著人口增長和日益加快的城市化進(jìn)程致使數(shù)億人的居住環(huán)境衛(wèi)生惡化，疾病隨著人口的增長以及人們向擁擠的城市遷移而肆虐。容易在人群中傳播的疾病如流感都容易在城市中流行。過去十多年發(fā)生的各種大規(guī)模流行病歷歷在目：SARS、甲型H1N1流感、手足口病、H7N9禽流感等，幾乎每隔一段時間，流行病就會以不同的形式卷土重來一次。
根據(jù)美國管理咨詢公司麥肯錫全球研究院的預(yù)測，如果美國的醫(yī)療行業(yè)能夠有效利用不斷增長的大數(shù)據(jù)來提高效率和質(zhì)量，那么每年可創(chuàng)造超過3000億美元的額外價值，可以挽救無數(shù)本可不應(yīng)該失去的生命。
挖掘數(shù)據(jù)最需要“慢”
大數(shù)據(jù)時代，什么都離不開數(shù)據(jù)信息，當(dāng)然，我們要想獲得有價值的信息，就需要在數(shù)據(jù)的收集和分析方面加大成本和時間的投入，尤其是時間，這種詳細(xì)信息數(shù)據(jù)的和搜集可能需要花費很長的時間，就像跟蹤調(diào)查一樣。可能有朋友會問，醫(yī)療行業(yè)，救人如救火，最寶貴的就是時間，這是否與醫(yī)療行業(yè)的特點想違背呢？
其實并不是這樣的，就拿我們每天刷牙來說，要想獲得我們?nèi)梭w的健康信息，就需要通過牙刷等一系列收集載體來收集我們?nèi)梭w的唾液、體溫等這種“慢數(shù)據(jù)”，因為只有這種長期積累所產(chǎn)生的來的數(shù)據(jù)結(jié)果，才是真正有參考價值的，比我們平常所說的各種“理論參數(shù)”更有意義。>>
2大數(shù)據(jù)與疾病監(jiān)控預(yù)防、數(shù)據(jù)預(yù)防疾病的先例
大數(shù)據(jù)與疾病監(jiān)控預(yù)防
那么我們究竟怎樣能夠真正利用大數(shù)據(jù)來做到疾病的預(yù)防和控制呢，首先，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在的不斷發(fā)展，越來越多的用戶開始選擇把業(yè)務(wù)和使用習(xí)慣都轉(zhuǎn)移到了移動端，那么，在基于海量數(shù)據(jù)用戶搜索的社交APP以及LBS等技術(shù)層面，可以建立結(jié)合原有疾病監(jiān)控系統(tǒng)中的流行疾病法定報告數(shù)據(jù)、流行疾病病例，結(jié)合疾病、環(huán)境數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)并繪制出流行病風(fēng)險地圖。
當(dāng)某一地區(qū)如果發(fā)現(xiàn)和疾病有關(guān)的“搜索熱詞”數(shù)量和頻率出現(xiàn)異常情況，就可以結(jié)合醫(yī)院的疾病控制中心監(jiān)控等數(shù)據(jù)，很快的連接并且上傳到疾病控制中心網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，這樣一來，不僅確切的疾病源地點可以準(zhǔn)確定位，而且疾病的擴(kuò)散趨勢也能夠很快的做到一目了然。
在基于搜索數(shù)據(jù)和LBS數(shù)據(jù)方面，分析不同時空尺度人口流動性、移動模式和參數(shù)進(jìn)一步結(jié)合病原學(xué)、人口統(tǒng)計學(xué)、地理、氣象和人群移動遷徙、地域之間等因素和信息，建立流行病時空傳播模型，確定流感等流行病在各流行區(qū)域間傳播的時空路線和規(guī)律，得到更加準(zhǔn)確的態(tài)勢評估、預(yù)測。
隨著近幾年人工智能化水平的不斷提升，更加促進(jìn)了流行疾病的監(jiān)控和風(fēng)險評估水平的發(fā)展，并且成為了流行性疾病的最大“克星”，此外，結(jié)合LBS、社交app相關(guān)信息，從更加微觀尺度上更加精準(zhǔn)的進(jìn)行流行病監(jiān)測和預(yù)測，同時通過權(quán)威途徑及時告知流行病的發(fā)展?fàn)顩r和預(yù)防措施，讓用戶了解周邊流行病活動的真實情況，為生活提供參考性更高的信息，避免散布謠言。
大數(shù)據(jù)預(yù)防疾病的先例
早在2009年爆發(fā)的流感病毒，谷歌就曾利用大數(shù)據(jù)很好的解決了這個問題，谷歌基于其在搜索領(lǐng)域的強大用戶量，通過用戶的搜索關(guān)鍵詞和內(nèi)容，以及保存多年的搜索記錄，很快精確的分析出了每天來自全球高達(dá)30億條的搜索指令，并且通過對這些大量數(shù)據(jù)的快速分析，很好的控制住了疾病的擴(kuò)散，保護(hù)了更多人的人身健康安全。
如果不采用大數(shù)據(jù)，當(dāng)時仍然采用醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病例、報告疾病中心、專家分析信息、采取措施的步驟來做的話，可能會在整個流行疾病的防治過程中產(chǎn)生滯后性，從而錯過最寶貴的時間。大數(shù)據(jù)時代，利用數(shù)據(jù)分析等技術(shù)來預(yù)防和控制疾病已經(jīng)不再是夢，云時代本該如此應(yīng)對疾病。
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