我害怕在流感季节去旅行？出差回来，被告知当地刚刚经历了疫情？天气可以“预测”，其实疾病也可以“预测”。随着百度疾病预测的推出，你可以知道你家附近哪些商业区感冒患者最多，陌生城市哪些地区最容易感染肝炎，你会有充足的时间采取防御措施，甚至调整出行安排。百度的疾病预测就像一张“疾病定位图”，为人们提供详细有用的疾病预测和医疗信息，为政府在疾病预警方面提供重要参考。
在日常生活中，当人们患上疾病时，他们通常会花很多时间去寻找相关的疾病、医院和药物。因此，通过分析特定时期某地区特定疾病症状搜索到的大量数据，百度可以计算出这种病毒的传播动态和未来7天的流行趋势。此外，在构建流感预测模型的过程中，中国疾病预防控制中心(CDC)的流感监测结果提供了一定的参考。基于此，百度的疾病预测通过大数据积累和智能分析，建立了流感、肝炎、肺结核、性病四大传染病的趋势预测。
目前，百度疾病预测已覆盖全国331个地级市和2870个区县。比如用户选择“流感”和“安徽省”，他会得到一张安徽省地图，地图会根据不同城市人群的搜索数据显示不同大小和颜色的点，代表流感的活跃程度。产地越红，城市流感活动越高。沿着地图下方的时间线拖动鼠标，还可以查看过去30天和未来7天该地区流感活动的动态显示，观看疾病的传播路径。
对于北上广深等一线城市，百度的疾病预测将精准到西直门、五道口、北苑等商圈。不仅如此，预测页面的右侧还会随着地理区域的变化，展示出区域内的Top10热搜医院，这主要来自于当地网友搜索不同医院的热度，这也为很多去某个城市看病的患者提供了一定的参考。
几年前，国外就有利用大数据预测疾病的先例，谷歌、推特也相继尝试。其中，谷歌在2008年推出的网站“谷歌流感趋势”一度引起轰动。然而，随着模型更新的减少和其他干扰数据搜索因素的存在，其预测精度连续三年下降。
相比谷歌的流感预测，百度的疾病预测不局限于大城市，而是覆盖各区县，基于地图交互，让用户体验更加便捷。此外，百度的疾病预测将疾病类型从单一流感扩展到四种传染病，即流感、肝炎、结核病和性传播疾病。最重要的是数据每周更新一次。“除了收集网民在网上查询相关症状的搜索数据，我们还会整合微博数据和百度已知的疾病相关问题的趋势，尽可能排除数据干扰，保证预测的准确性。”百度疾病预测产品负责人表示，“未来我们还打算尝试对各地天气变化、环境污染指数、疾病人群迁移等数据特征进行整合分析。”
除了为用户健康提供参考外，面对传统疾病防控的各种不足，基于大数据监测的疾病预测还可以根据实时变化和更新的数据为政府和相关部门提供预警，甚至可以提前精准锁定弱势人群，判断人员流向。此外，由于百度的疾病预测具有区域性特征，也可以为医药行业及相关快速移动行业提供分析市场需求、判断消费趋势的方案。比如商家可以在你感染病毒前送你一份消毒液样本，或者在你第一次打喷嚏时推一个速效感冒药。
有业内专家预测，随着连接医疗的可穿戴设备的普及，越来越多的人关注个人健康指数。如果百度将大数据疾病预测与此前推出的百度内部计划连接起来，将会以智能硬件和智能家居构建物联网下的个人健康生态系统，未来将充满想象空。想象一下，未来你的手环会提醒你最近睡眠质量不好，下周流感来袭时你很可能会感冒。或者你的车载系统会提醒你，流感人群会聚集在下一个经过的商业区，你可以先在车窗上打滚...其实，各种智能设备的出现都是因为人们在不断追求智能生活，无论是从便捷性还是个性化的角度来看，健康管理都是智能设备必然的发展方向。
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(原标题:流行病学可以预测百度大数据预测流感等四种疾病)
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