極客網(wǎng)北京 11月14日消息，在谷歌還不能利用搜索分析來準確跟蹤流感之時，部分研究人員已經(jīng)宣稱他們可以借助暗藏在維基百科中的數(shù)據(jù)來預測疾病的傳播。
國際著名雜志《公共科學圖書館·計算生物學》(PLoS Computational Biology)刊登了一項新的研究，該研究由洛斯阿拉莫斯國家實驗室（Los Alamos National Laboratory）的科學家完成。這些科學家對如何利用維基百科中的信息預測疾病的傳播進行了解釋。
科學家在研究中寫道：“從傳統(tǒng)來看，基于生物學的監(jiān)測技術準確，但成本高昂且速度慢。基于社交互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，如社交媒體和搜索查詢等的新技術正在發(fā)展。”
研究搜集了維基百科中的數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)和更加傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)，即世界衛(wèi)生組織（WHO）的發(fā)病報告進行了比較?？茖W家隨后建立了一個模型，可以將維基百科的訪問數(shù)據(jù)轉換成全球的發(fā)病率。他們在從海地到挪威等9個不同地點對7種病進行了研究，包括霍亂、登革熱、埃博拉、艾滋病、流感、瘟疫和肺結核。
如果不做進一步的研究，這樣的轉換意義不大。因此，科學家開始研究相同的模型是否能夠用來疾病的傳播，結果證明，同樣的模型可以預測出巴西登革熱和美國流感的爆發(fā)時間，這比疾病的真實爆發(fā)時間足足早了28天。不過，這種技術也有失誤，其并沒有預測出在中國爆發(fā)的肺結核。
研究人員指出，就像每天早上看天氣預報那樣，個人和公眾健康官員可以根據(jù)每日的預測來監(jiān)測發(fā)病率并制定未來的計劃。研究人員同時表示，此項研究的目的是建立一個實用的，擁有公開數(shù)據(jù)和源代碼的疾病監(jiān)測和預測系統(tǒng)，論文的發(fā)表證明這樣的設想是行得通的。（思遠）
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