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『流行性感冒』人类病毒斗争史（四）：大数据预测流感？谷歌遭遇了滑铁卢……( 二 )


也许很多人在谷歌上搜索有关流感的关键词并不是因为他们生病了 ， 而是因为他们害怕生病 。 这些“焦虑不安”的互联网用户从未生病 ， 但他们的搜索仍然成为谷歌数据采集的一部分 。 要记得 ， 2012 年流感的形势尤为凶猛 ， 其严重程度得到了媒体的关注和报道 ， 并被纽约定性为突发公共卫生事件 。 也许这些因素增加了利用谷歌搜索“流感”的人数 ， 但这当然不等于感染流感的人数 。 最终 ， 谷歌流感趋势至少在一个方面非常准确：量化其用户对流感关注度的高峰和低谷 。
这一切背后 ， 可能是人们的狂妄自大 。 通过大数据 ， 人们确实能够前所未有地观察数百万个数据点 ， 但这些数据点并不总能反映出基层的准确情况 。 在2016 年的总统选举中 ， 几乎每个数据点都表明希拉里会获胜 。 实际情况比我们想象的更为广泛、复杂 。
『流行性感冒』人类病毒斗争史（四）：大数据预测流感？谷歌遭遇了滑铁卢……
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这是否意味着如果没有更传统和经过验证的方法的支持 ， 前沿技术便毫无价值？在1918 年的流感大流行发生95 年后 ， 虽然科技经历了日新月异的发展 ， 但我们仍然不能准确判断感染流感病毒的人群 。 也许综合使用传统工具和创新技术——流感咽喉拭子和大数据算法——可以帮助我们最有效地识别感染人群并遏制流行疾病发生 。
于1984 年创立了首个计算机流感追踪程序的法国流行病学家艾伦-雅克·瓦伦隆（Alain-Jacques Valleron）表示：“今天 ， 人们很难想象没有现有的系统就可以进行疾病监测 。 ”“新系统过分依赖现有的老系统 ， 以至于在没有它们的情况下便无法运行 。 ”
一些人预测 ， 谷歌将再次更新谷歌流感趋势并改进其算法 。 但在2015 年8 月 ， 谷歌流感趋势团队却发出了告别信 。 他们停止了网站运行 ， 并开始“授权一些机构” ， 例如公共卫生学校和美国疾病控制与预防中心 ， 使用数据来构建自己的模型 。
统计和预测流感活动的难度巨大 。 谷歌流感趋势的尝试以失败告终 ， 而来自诊所和实验室的数据不完整 ， 有时具有误导性 。 那么还有什么其他可行方案呢？
一种方法是完全跳过医院和医生的数据 ， 更多地关注患者群体 。 因为 ， 只有少数具有流感样症状的患者会咨询他们的医生或前往当地急诊科就诊 ， 所以必须找到一种方法来发现那些留在家中或只是购买非处方药的大多数患者 。 像来德爱（Rite Aid）或西维斯（CVS）这样的全国性连锁药店 ， 都存有关于它们前一天或前一周的流感药物销售数据 。 这些数据具有实时可用性 ， 精确度近乎完美 。 它不依赖于诊断的主观判断或流感检测的决定 ， 而是当流感正在发生时 ， 将扫描所购药物的收银机与购买的产品数据库联系起来 。 它并不区分真正的流感和流感样疾病 ， 但两者发生的概率通常是一致的 。
事实上 ， 纽约市卫生局已经采用这种策略来快速预测流感暴发 。 纽约市卫生局任务艰巨 ， 因为它估计至少有400 种不同的感冒药物在售 。 幸运的是 ， 它能够将药物范围缩小到最常用的50 种左右 ， 这些药物的描述中含有“流感”或“咳嗽”等词语 。 该项目还实时地收到了数据 。 几乎所有药店都把当天的销售情况在第二天报给了卫生局 。 但当纽约市卫生局审查其在3 年内监测早期流感的表现时 ， 却感到失望 。 尽管药物监测系统反映了秋季和冬季流感病例的自然上升和下降 ， 但它无法发现任何早期流感信号 。
【『流行性感冒』人类病毒斗争史（四）：大数据预测流感？谷歌遭遇了滑铁卢……】
『流行性感冒』人类病毒斗争史（四）：大数据预测流感？谷歌遭遇了滑铁卢……
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马里兰州想出了另一种涉及公众的主意 。 2008年 ， 该州招募了一支由居民组成的流感追踪队伍 。 因为马里兰州居民流感跟踪调查项目的实施 ， 人们可以自愿在由该州健康和心理卫生局主办的网站上注册 。 他们每周回答一次几个关于他们或他们家庭成员是否有流感样症状的简单问题 。 这些数据直接来自源头 ， 而且仅依赖于症状的存在 ， 因此无须分析流感药物的销售量或在实验室发现的流感病毒检测呈阳性的患者数量 。 在第1年 ， 超过500名马里兰州居民报名参加该项目 ， 近一半的人每周回复一封提醒邮件 。 从那时起 ， 该项目的参与者已增加到2600 多名 。


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