1、探讨大数据技术在疾病防控上的应用摘 要本文首先对大数据的涵义及特点进行了梳理，在综述国内外大数据应用实践基础上，归纳总结了我国大数据技术在疾病防控上应用面临的困难和挑战，进而提出了加快我国大数据发展的对策建议。 【关键词】大数据 疾病防控 被喻为“未来的新石油“的大数据，正成为继云计算、物联网之后信息技术领域的又一热点华尔街日报将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。大数据技术已经开始应用到各行各业。在给人类社会带来海量信息和巨大变革的同时，大数据技术在疾病防控上的应用引起了人们越来越大的兴趣。 1 大数据的定义 从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之
2、，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。 大数据的特点有四个层面： （1）数据体量巨大。从 TB 级别，跃升到 PB 级别； （2）数据类型繁多。如网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。（3）处理速度快，1 秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 （4）高价值，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为 4 个“V”Volume（大量） 、Variety（多样） 、Velocity（高速） 、Value（价值） 。 大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化
3、、卫生等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。数据有了，但如何驾驭这些海量数据，将它们应用于疾病防控工作方面，挖掘数据的核心价值，这就是我们疾控人员研究的方向。 1.1 大数据技术应用的必要性 传统疾病预防控制的方式最大的不足在于实时性上，但疾病的防控抢的就是时间。如果能在疾病流行前即预测到疾病的发展态势，加强对疾病的预防，就能达到最大限度保障群众健康的目的。现在，利用大数据技术对疾病传播进行更先进的监控与控制成为了可能。 1.2 大数据技术应用实例 （1）谷歌已在疾病预测防控上已经走出先例，那么我们
4、先来看下谷歌的谷歌流感趋势（Google Flu Trends，GFT）的工作成果，从中窥视疾病预防控制的大数据未来。 2008 年，谷歌上线“谷歌流感趋势”项目，该项目开始预测流感传播。 2009 年在美国的 H1N1 爆发几周前，谷歌成功预测了 H1N1 在全美的传播范围，具体到了州还有特定地区，判断非常及时，令美国公共卫生机构以及全美大为震惊，疾控中心通常只能在流感爆发一两周之后才可以做到，而谷歌的及时性让全美侧目。 这是真正第一次利用搜索引擎大数据对疾病控制的预测尝试，谷歌因此也获得巨大殊荣。 （2）2014 年 4 月 2 日，清华大学在京宣布，该校将联合国内医疗设备生产企业启动基于
5、大数据的公共卫生项目国民“健康云数据”计划，预计 3 年内完成数据平台建设，并为远程健康管理、疾病预防等提供支撑。这也是大数据技术服务于公共卫生领域的个案，这个项目将有效提升疾病早期预防等服务的针对性。通过对大规模数据的整理分析，可以在疾病早期防控和阻断疾病产生根源方面产生更积极的作用。 2 大数据在疾病防控的应用方向 2.1 提前确定一定规模的未知疾病，为疫情控制争取时间 无论传统检测还是历史数据统计都是无法监测到任何没有临床症状的病例的，这些经验在医院的临床经验中都为 0。但大数据却可以做到这件事，通过医院的共享信息、疾病监测系统网络报告数据以及各类网络监控引擎指定地区的用户的频繁搜索关键
6、词，可以检测到某个地区已经出现了诸如不明原因的肺炎，某地餐馆让多少人出现呕吐腹泻等异常状况然后再通过与疾病控制中心的病毒库中的病毒分析，寻找吻合的病毒，进行比对分析然后将其找出，为判断疾病赢取时间。换句话说，有了大数据后，疾病预防可以真正在第一时间内去判断出疫情的病毒源，进而为控制争取时间。当前的科技下，疫情的发生是谁也无法控制的，我们目前唯一能够控制的就是及时制止其传播的范围，而大数据则是目前唯一的也是最佳的途径。 2.2 判断人员流向，控制疫情 在疫情发生后，虽然国家可以第一时间控制住当地疫情，但是人员流动则是无法控制的。现在利用网络技术可以做到，比如 A 地突然爆发了传染病，而此时根据大
7、数据的监控就能监测到传染源区人员的主要流向地是 B 地与 C 地，于是疾控中心就拿出对应的医疗技术和对应的治疗药品以及疫苗来防治，第一时间赶到 B 地与 C 地，将一切药物准备就绪并为当地人接种疫苗，这样一来就减少了盲目的广撒网式的全面布局情况，通过网络技术上提供的人员流动数据，让控制疫情在效率上大幅度提升。 2.3 治疗药物和疫苗的迅速研发 在疫情发生后最重要的事情就是研发对应药物，传统的做法是一个小范围的研发，然后用传统的交流方式，但是有了大数据就不可同日而语。在病人的治疗中，所有药物的使用数据以及用户的病情数据都将全部联网，当机器检测到发现某种药物（通过读取录入的药物数据）对病人的病情（
8、通过读取录入病人健康的关键指数后的数据）有部分效果后，将会迅速纳入研发的决策范围，为研发部门提供有用参考，为研发对抗疫情的药物以及预防疫情的疫苗，提供全网的大数据的支持。 2.4 建立疾病防控监测预警预报机制 未来通过大数据技术在疾病防控的预警预报应用方面，不仅仅只是有关部门的决策者能够收到，而是全民都享有的福利，从而保障更多人的安全。比如当你去出差时，网络会在你的手机上提前通知你，你将要去的地区有食品安全问题，再比如第一时间通知你，你所在的地区有流感地区的人群大量流入，让你及时做好预防工作以及接种疫苗等等。 3 面临的困难和挑战 谷歌虽然在 09 年的预测上做出了漂亮的成绩，但是在 2013
9、 年的 2月谷歌流感趋势被媒体大量批评，原因就在于其数据总是偏高于真实的流感数据。 谷歌出错的原因有很多，比如谷歌的搜索算法调整会间接影响到用户习惯，再比如谷歌的推荐搜索以及相关性推荐也会影响用户的搜索结果，此外搜索某个关键词的用户也不一定是患病用户，再加上运营商的地理位置判断等问题，使得谷歌出现算法过度拟合的情况，将噪声当成了信号，导致其结果的不准确性。 4 对策与建议 大数据是云计算的具体化，且正在成为一个国家最重要的国家社会资源，对大数据的获取和利用能力正成为软硬兼备的真实力。因此，对于大数据在疾病预防控制上应用的研究可以由政府为主导，搭建基于云计算的安全、可靠、准确大数据平台，再引入社会力量建设各类疾病预防控制专业信息服务平台，面向公众提供疾病预防专业、权威咨讯。 困难从从，但机会与挑战并存，我们要加快大数据技术研究，将其应用于疾病防控，最大限度地保障人民的身体健康。 参考文献 1马家奇.公共卫生大数据应用J.中国卫生管理信息杂志，2014（04）. 2于石成.大数据视角下的卫生统计工作J.医学信息学杂志，2013（10）. 3高汉松，基于云计算的医疗大数据挖掘平台J.医学信息学杂志，2013（05）. 4于石成.全球疾病负担研究-大数据分析应用实例J.医学信息学杂志，2013（09）. 作者单位 广东省肇庆市疾病预防控制中心 广东省肇庆市 526060
