2010年《讓子彈飛》中土匪張麻子在伏擊縣長馬邦德時有一句經典臺詞：“別急，讓子彈飛一會。”最終子彈成為勝負的關鍵一槍，也是這么一顆子彈串起了劇中所有人的命運。
用一個四年前的老電影故事的主要原因是，子彈在飛與擊中目標的過程，以及過程中看客心態，射擊者心態，與我們當下的一種環境十分相像：大數據與公共衛生建設。在過去的幾年間，大數據技術之于公共衛生就像一顆高速飛出的子彈，一直飛在空中，無法真正為公共衛生提供成熟可操作的解決方案。
回望過去，2009年的一場甲型H1N1 流感是扣動大數據扳機的關鍵力量。在與這場奪去幾百人生命的流行疾病戰斗中，人們發現了流行疾病前置預測的重要性。傳統的公共衛生管理中，一般要求醫生在發現新型流感病例時告知疾病控制與預防中心。但這種處理方式有一個致命弊端：流行疾病的傳播性遠遠快于后置傳遞的信息——人們都會在發病多日后才選擇醫院就診，從就診到醫院發出診斷預警信息，這其中約有一至兩周的滯后周期。這也就直接導致，當一場流行疾病真正在公眾中爆發時，已經錯過了最佳預警時期。
所以，在公共衛生流行疾病的管理中，如何抓住這往往被醫療管理者和大眾都忽略的黃金一周成為關鍵。我們可以先回放，當一種流行疾病在一個個體上出現時，人們的行為都是如何應激的：第一天，他們會先忽略一些小小的不舒服，繼續工作學習；第三、五天，甚至接下來的一周中，當病癥擴大時，不舒適感增強，他們開始通過網絡查詢病癥以及對應的治療方案。這時，人們的行為出現分流，一部分人繼續自我治療，而另一部分人則選擇到醫療機構診治。
而這其中從第三天開始之后的一周到兩周的時間中，發生的行為大數據成為預測的關鍵。這一時期中，人們在網絡上詢問各種關于病癥的問題，以及自我治療的方法。無論是詢問病癥關鍵詞，還是藥品關鍵詞都可以成為大數據預警的觸發機制。大數據公司可以通過實時監控，發現不同病癥的地域分布、觸及人群廣度，并結合醫療工作者豐富的經驗值來組合判斷流行疾病爆發的可能性。
如谷歌的“流行感冒預測”就是目前海外認知度頗高的案例，他們把5000萬條美國人最頻繁檢索的詞條和美國疾控中心在2003年至2008年間季節性流感傳播時期的數據進行了比較，最終通過數學模型的搭建，構成了預測系統，在2009年發布了冬季流行感冒預測結果，與官方數據的相關性高達97%。目前，谷歌流行疾病預測包括了流感趨勢、登革熱趨勢。
中國政府相關部門也在2010年開始嘗試與百度等互聯網科技公司合作，嘗試通過大數據的挖掘管理，分析實現流行疾病預警管理。中國疾病預防控制中心副主任、中科院院士高福也認同大數據在公共衛生預防控制上的作用。他公開表示，通過大數據可以在流感到來之前為人們提供一些解釋性信息，為流感的預防提供緩沖時間。
如今，中國已經不僅僅預測流感，還開始預測包括肝炎、肺結核、性病等4種主要疾病。提供這項大數據預測服務的是百度，數據源除了query數據之外，還用到了google沒有用到的微博數據，以及百度知道的與疾病相關提問的趨勢。借助其在移動互聯網的14個過億用戶入口，移動數據也將為預測提供下一步更加意義深遠的支持，如：各地疾病人群遷徙的數據特征，各地天氣變化等等。據說，未來的預測將從現在的4種擴展到30多種主要疾病。
在具體的數據分析與挖掘方面，百度疾病預測將地區差異作為重要變量，針對每個城市分別建模，光是基于數據輸出模型就達到300余個。加之后臺數據的精心準備，讓百度的疾病預測在最終的產品端可以提供全國331個地級市，2870個區縣的疾病態勢預測。
大數據終于不再只是飛，落地中國公共衛生管理也只是一個美好的開始，我們可以想的更多，這個數據庫的模型可以更加豐富，例如：在數據收集端，通過智能移動健康設備實現個人健康數據實時監測，數據即可輸送至公共衛生管理大數據庫，也可以建立個人健康管理電子檔案。在數據利用端，通過個人電子健康檔案，可實現家族疾病以及慢性疾病的實時監控，并對此實現長期對癥治療。
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