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大數據，變革公共衛生

2009 年出現了一種新的流感病毒。這種甲型H1N1 流感結合了導致禽流感和豬流感的病毒的特點，在短短幾周之內迅速傳播開來。全球的公共衛生機構都擔心一場致命的流行病即將來襲。有的評論家甚至警告說，可能會爆發大規模流感，類似于1918 年在西班牙爆發的、影響了5 億人口并奪走了數千萬人性命的大規模流感。更糟糕的是，我們還沒有研發出對抗這種新型流感病毒的疫苗。公共衛生專家能做的只是減慢它傳播的速度。但要做到這一點，他們必須先知道這種流感出現在哪里。
　　美國，和所有其他國家一樣，都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（CDC）。但由于人們可能患病多日實在受不了了才會去醫院，同時這個信息傳達回疾控中心也需要時間，因此，通告新流感病例時往往會有一兩周的延遲。而且，疾控中心每周只進行一次數據匯總。然而，對于一種飛速傳播的疾病，信息滯后兩周的后果將是致命的。這種滯后導致公共衛生機構在疫情爆發的關鍵時期反而無所適從。
　　在甲型H1N1 流感爆發的幾周前，互聯網巨頭谷歌公司的工程師們在《自然》雜志上發表了一篇引人注目的論文。它令公共衛生官員們和計算機科學家們感到震驚。文中解釋了谷歌為什么能夠預測冬季流感的傳播：不僅是全美范圍的傳播，而且可以具體到特定的地區和州。谷歌通過觀察人們在網上的搜索記錄來完成這個預測，而這種方法以前一直是被忽略的。谷歌保存了多年來所有的搜索記錄，而且每天都會收到來自全球超過30 億條的搜索指令，如此龐大的數據資源足以支撐和幫助它完成這項工作。
　　發現能夠通過人們在網上檢索的詞條辨別出其是否感染了流感后，谷歌公司把5 000 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。其他公司也曾試圖確定這些相關的詞條，但是他們缺乏像谷歌公司一樣龐大的數據資源、處理能力和統計技術。
　　雖然谷歌公司的員工猜測，特定的檢索詞條是為了在網絡上得到關于流感的信息，如“哪些是治療咳嗽和發熱的藥物”, 但是找出這些詞條并不是重點，他們也不知道哪些詞條更重要，更關鍵的是，他們建立的系統并不依賴于這樣的語義理解。他們設立的這個系統唯一關注的就是特定檢索詞條的頻繁使用與流感在時間和空間上的傳播之間的聯系。谷歌公司為了測試這些檢索詞條，總共處理了4.5 億個不同的數字模型。在將得出的預測與2007 年、2008 年美國疾控中心記錄的實際流感病例進行對比后，谷歌公司發現，他們的軟件發現了45 條檢索詞條的組合，一旦將它們用于一個數學模型，他們的預測與官方數據的相關性高達97%。和疾控中心一樣，他們也能判斷出流感是從哪里傳播出來的，而且他們的判斷非常及時，不會像疾控中心一樣要在流感爆發一兩周之后才可以做到。
　　所以，2009 年甲型H1N1 流感爆發的時候，與習慣性滯后的官方數據相比，谷歌成為了一個更有效、更及時的指示標。公共衛生機構的官員獲得了非常有價值的數據信息。驚人的是，谷歌公司的方法甚至不需要分發口腔試紙和聯系醫生——它是建立在大數據的基礎之上的。這是當今社會所獨有的一種新型能力：以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。基于這樣的技術理念和數據儲備，下一次流感來襲的時候，世界將會擁有一種更好的預測工具，以預防流感的傳播。

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