中国疾病预防控制的大数据未来

在百度大数据开放会议上，中国疾病预防控制中心高福院士向观众提出了一个问题：“如果2003年百度搜索引擎和现在一样发达，可以提前通知我们广州、香港已经开始出现SARS病毒感染，那么其他地区的危害会变小吗？”“这个问题实际上暴露了传统疾病预防和控制方法的不足。最大的缺点是实时的。疾病的感染控制抓住了时间，与死亡竞争。疾病预防控制中心与百度的合作也旨在改变现状，开始利用大数据对疾病传播进行更先进的监测和控制。谷歌已经走出了疾病预防和控制的先例，所以让我们来看看谷歌的流感趋势（GoogleFluTrends，GFT）对比百度的工作成果，从中窥视中国疾病预防控制的大数据未来。2008年，谷歌推出了“谷歌流感趋势”项目，该项目开始预测流感传播。2009年美国H1N1爆发前几周，谷歌成功预测了H1N1在美国的传播，特别是在州和特定地区，判断非常及时，震惊了美国公共卫生机构和美国，疾病控制中心通常只能在流感爆发后一两周，谷歌的及时性让美国。这是谷歌第一次真正利用搜索引擎大数据预测疾病控制的尝试，因此谷歌获得了巨大的荣誉。2、中国疾控中心大数据与百度深入合作，不仅利用百度的数据技术控制疾病传播，还将拿出官方监控数据与百度进行深入分析，建立模型。在大数据下，疾病控制可以做到以下几点。1.提前确定一定规模的未知疾病，争取疫情控制的时间。在医院的临床经验中，无论是传统检测还是大数据都无法监测到任何无临床症状的病例，这些经验都是0。然而，大数据可以做一件事。通过医院共享信息和百度监控指定区域用户频繁搜索关键词，可以检测到某一区域出现了不明原因的肺炎、某一餐厅有多少人呕吐腹泻等异常情况。。。然后，通过与疾病控制中心病毒库中的病毒分析，找到一致的病毒，进行比较分析，然后找出，以赢得判断疾病的时间。换句话说，有了大数据，疾病预防可以真正在第一时间判断疫情的病毒来源，然后争取时间来控制。此外，需要注意的是，在目前的技术下，没有人能控制疫情。目前唯一能控制的就是及时制止其传播范围，而大数据是目前唯一最好的方式。2.判断人员流动，控制疫情。疫情发生后，虽然国家可以第一时间控制当地疫情，但人员流动是无法控制的。现在使用百度技术可以做到，如A突然爆发*病，此时根据百度大数据监测可以监测*源人员的主要流动是B和C，所以疾病控制中心采取相应的医疗技术和相应的治疗药物和疫苗防治，第一次到B和C，所有药物准备和当地疫苗，减少盲目的网络布局，通过百度提供的人员流动数据，大大提高了控制疫情的效率。3.药物和疫苗的快速研发。3.药物和疫苗的快速研发。疫情发生后最重要的是研发相应的药物。传统的做法是小规模研发，然后采用传统的沟通方式，但有了大数据就不一样了。在患者的治疗中，所有药物的使用数据和用户的病情数据都将联网。当机器检测到某种药物(通过读取输入的药物数据)对患者的病情(通过读取输入患者健康关键指数后的数据)有部分影响时，会迅速纳入R&D的决策范围，为R&D部门提供有用的参考，为R&D对抗疫情的药物和疫苗提供全网大数据支持。四、建立传播动力学模型。疫情的传播模式在学术上有很多研究成果，但这些学术研究很难实施。正如《反脆弱》中所说，如果要建立涉及社会问题的理论，从学术到实践都是一种公众的错觉。真正建立理论的总是从实践到学术，然后不断微调。现在有了大数据的全面监控，疾控中心有了更多的实践支持，才能真正从实践中建立复杂的疫情动态网络传播动力学。目前，疾控中心将国家从乡镇到医院的数据拿出监控点，结合百度现有的大数据，结合百度更强的分析能力，绘制传播模式，为今后的疫情控制工作提供更多参考。五、建立全民预警机制。高院士有一个愿景，希望未来大数据疾病预防和控制的预警不仅能收到他们坐在办公室里的决策者，还能让全民享受这样的福利，以确保更多人的安全。比如你出差的时候，百度会提前在手机上通知你，你要去的地区有食品安全问题，比如第一时间通知你，你所在地区有大量流感地区的人，让你及时做好预防和接种疫苗。关于这一点，我觉得还不远，相信在不久的将来能做到。第三，虽然谷歌在2009年的预测中取得了优异的成绩，但谷歌的流感趋势在2013年2月受到了媒体的广泛批评，因为它的数据总是高于真实的流感数据。谷歌错误的原因有很多，如谷歌搜索算法调整会间接影响用户习惯，如谷歌推荐搜索和相关推荐也会影响用户的搜索结果，除了搜索关键词用户不一定是生病用户，加上运营商的地理位置判断，使谷歌算法过度拟合，噪声作为信号，导致结果的不准确性。谷歌的反复尝试和错误也让百度对这个项目更加警惕，所以直到最近才开展这个项目。只有做好充分的准备，有足够的信心，我们才敢开始这个项目，接受公众的测试。结论：交通部与百度的合作，加上疾病预防控制中心与百度的合作，让我们看到互联网产生的大数据已经进入了国家决策的水平。未来，政府将更多地依靠这些大数据的支持来做出决策，我们也将共同利用这些共享和开放的数据供我们自己使用。

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