近日，《科學報告》上的一項研究顯示，通過整合谷歌流感趨勢的大數據和傳統監測方法，可以改善對流感傳播的預測。研究顯示，結合傳統監測方法和大數據，可以預測美國未來1周的流感感染情況。這一發現可能影響國家層面和地方層面預防和流感暴發控制。
季節性流感每年影響美國5%到20%的人口，造成超過20萬人住院。對于感染程度的準確評估和預測哪些地區會有更高的感染風險，有助于采取更加有針對性的預防和治療措施。谷歌流感趨勢使用搜索的數據來預測實時流感動態，能比傳統監測方法提前兩周，傳統的監測方法是收集關于流感的潛在和確認病例的數據，對從患者處收集的流感病毒進行分類。
加州大學圣迭戈分校的Michael Davidson與研究團隊表示，雖然谷歌流感趨勢有一定局限性，把它和現有的監測系統結合在一起可以更好地預測實際的流感病例。
研究人員認為這些改善是來自于從社交網絡分析學到的方法，研究者建立起受到流感影響的相關聯的地理區域的構建網絡，從而更好地預測未來的疾病傳播趨勢。新的系統同時受益于傳統數據收集的準確性和谷歌流感趨勢產生預測的實時性.
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