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寒冬流感來襲,大數(shù)據(jù)能提前預測防治嗎?

立冬已過,氣溫下降,又到了流感高發(fā)季。今年流感疫苗短缺,讓大家對于流感更加緊張。當下大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應用逐漸深入,越來越多企業(yè)機構進入流感的預測和監(jiān)控領域,希望能通過大數(shù)據(jù)技術掌握流感的預防。

每年的上半年,WHO(世界衛(wèi)生組織)會針對該年的流感病毒分型做一個流行病預測,預測出3~4種可能在該年流行的病毒株。有關部門也需要及時掌握流感爆發(fā)情況,做出有效的防治指導調(diào)度。

谷歌是最早用大數(shù)據(jù)預測流感的機構之一,但現(xiàn)在看來,它成為一個經(jīng)典的教訓。

谷歌最初認為,通過其龐大的搜索人群基數(shù),當大家在某一時間段都搜索流感或相關關鍵詞時,能夠反映一定的社會現(xiàn)象。這些搜索結果匯總到一起時,或許可以從中建立起一個準確可靠的模型,實時監(jiān)控時下的流感疫情,并對未來疫情狀況進行估測。

2008年,谷歌的工程師推出了名為“流感指數(shù)(Google Flu Trends)”的產(chǎn)品。2009年,GFT團隊在《自然》發(fā)文報告,只需分析數(shù)十億搜索中45個與流感相關的關鍵詞,GFT就能比CDC提前兩周預報2007-2008季流感的發(fā)病率,這個案例一度受到廣泛追捧。

但由于谷歌的數(shù)據(jù)來源是用戶的搜索行為,當有某些事件發(fā)生影響用戶搜索時,結果就會發(fā)生極大的偏差,同時谷歌當時在數(shù)據(jù)分析方面還存在欠缺,例如未剔除系統(tǒng)誤差等。

大數(shù)據(jù)分析中會存在很多陷阱,谷歌通過這個項目給大家上了生動的一課。

隨著信息技術的發(fā)展和相關軟硬件性價比的提高,相當多的數(shù)據(jù)服務商和地區(qū)醫(yī)療服務網(wǎng)絡已開始利用大數(shù)據(jù),尋找最有效和最具成本效益的醫(yī)學、預防和干預手段。

眾多地區(qū)開始建立醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺,統(tǒng)一地方醫(yī)院數(shù)據(jù),從醫(yī)院的掛號、診療數(shù)據(jù)可以最明確地反映疾病的爆發(fā)情況。也有人會說,感冒是小病,很多人不去醫(yī)院就自己買點藥。此時藥品監(jiān)管大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)將進行補充,藥品的購買使用情況也將成為重要考量。

隨著醫(yī)療系統(tǒng)的完善、藥品追溯技術進步、大數(shù)據(jù)平臺的建設和各方數(shù)據(jù)的打通,我們可以搜集到越來越多原來無法掌握的數(shù)據(jù),各地也將能夠更加及時準確的掌握本地區(qū)流行病趨勢。

除了診療數(shù)據(jù)外,還有一些互聯(lián)網(wǎng)公司也在運用互聯(lián)網(wǎng)思維進行流感預測。

丁香園憑借其專業(yè)醫(yī)療社區(qū)的定位吸引了眾多醫(yī)生入駐,通過其眾多產(chǎn)品的使用數(shù)據(jù),也能夠預測疾病爆發(fā)情況。例如隨著流感疫情的波及面增加,醫(yī)生對流感用藥的關注程度就越高。通過其“用藥助手”,可以看到醫(yī)生普遍查看的藥品,實際使用的藥品。從中也能發(fā)現(xiàn)針對不同病毒更有效的藥品,為未來的AI診療提供基礎。

隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等信息技術的進步,醫(yī)院的智慧化程度越來越高,地方政府不斷推進醫(yī)療大數(shù)據(jù)共享及應用,對疾病的監(jiān)測預防提供了更多的數(shù)據(jù)。

2014年國家衛(wèi)計委制定“46312”工程,依托中西醫(yī)協(xié)同公共衛(wèi)生信息系統(tǒng)、基層醫(yī)療衛(wèi)生管理信息系統(tǒng)、醫(yī)療健康公共服務系統(tǒng)打造全方位、立體化的國家衛(wèi)生計生資源體系。

中國疾控中心通過大數(shù)據(jù)分析技術建立的傳染病動態(tài)監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析平臺,通過空間分布可監(jiān)測患者發(fā)病分布及流動情況;通過核密度分析可探測傳染病聚集性發(fā)病的變化情況;通過時間序列及移動百分位數(shù)閾值,動態(tài)對傳染病的發(fā)生及時預警。

未來對流感的爆發(fā)情況、流感的種類、病毒株的類型以及客觀上流感大爆發(fā)的原因,將能夠進行準確研判,抑制大規(guī)模疫情的發(fā)生。從流感到其他疾病,我們可以運用科技手段不斷改善醫(yī)療水平、醫(yī)療體驗,讓居民生活更健康。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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