據外媒報道，近日，世界衛生組織(WHO)已經將肆虐南美的寨卡病毒定義為突發公共衛生事件。未來的一年中，該病毒可能會在美洲大陸感染超過400萬人。
在此前抗擊埃博拉病毒，登革熱和季節性流感的行動中，大數據分析扮演了重要的角色。寨卡病毒來襲后，此前積累的經驗必定會對我們有所幫助。不過專家稱，雖然大規模的實時數據集建模已經成了醫療和緊急響應部門的法寶，但與其搭配的支持平臺建設依然有些滯后。
大數據的研究大大加快了新型流感疫苗的研發。通過對全世界各國匯總來的成千上萬個測試數據的研究，新型疫苗中的化合物甚至可以精確的殺滅支撐病毒增殖的特殊蛋白質。此外，流行病學家還在利用大數據追蹤疫情的傳播。
2008年，谷歌(微博)推出了流感趨勢項目，該項目就利用搜索引擎數據來預測流感趨勢。美國疾控中心的數據顯示，該項目準確性相當高。不過若它依靠的數據源較為單一，其準確性就會受影響。此外，有時人們會受到輿論報道影響而過于擔憂，但這種擔憂與流感并沒有關系，因而此類數據也會影響其預測的準確性。
醫療產業咨詢顧問杰米·鮑爾斯(Jamie Powers)表示：“在此類分析預測中，我們需要多個不同的數據源，所以在疾病大爆發前，我們就要隨時保持與疫苗制造商，疾控中心和其他國家公共衛生機構的聯系。”
想要精確預測寨卡病毒的走向，就需要從臨床試驗，監測活動和供應商網絡拿到豐富的數據。不過，2014年抗擊埃博拉病毒的經驗告訴我們，各國在病毒爆發的分析預測方面能力還有限，發展中國家更是嚴重滯后。
自發現以來，寨卡病毒迅速在美洲大陸蔓延，引起了各國政府和人民的重視。針對該病毒的公共衛生監測系統已經上馬，但對數據的分析和反饋過程卻有些拖后腿。此外，疫苗制造商無法及時獲取來自各方的數據，也拖慢了疫苗的研發速度。鮑爾斯認為建立一個數據分析平臺是眼下最為緊迫的任務。
事實上，醫療行業在大數據上遇到的困難與其他行業類似。那就是可用的數據量過于龐大，想要去偽存真不容易。此外，如何將準確的數據交到能完美利用它的人手上也是個巨大的挑戰。
其實從技術的角度來看，我們已經能準確的對龐大的數據進行分析和提取，但在數據轉交的過程中卻無法發揮平臺和系統的優勢，總是慢一拍。希望不久的將來業界能及時補上平臺建設這塊短板。
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