用“大数据”改善流感预测_数据分析师
近日，《科学报告》上的一项研究显示，通过整合谷歌流感趋势的大数据和传统监测方法，可以改善对流感传播的预测。研究显示，结合传统监测方法和大数据，可以预测美国未来1周的流感感染情况。这一发现可能影响国家层面和地方层面预防和流感暴发控制。
季节性流感每年影响美国5%到20%的人口，造成超过20万人住院。对于感染程度的准确评估和预测哪些地区会有更高的感染风险，有助于采取更加有针对性的预防和治疗措施。谷歌流感趋势使用搜索的数据来预测实时流感动态，能比传统监测方法提前两周，传统的监测方法是收集关于流感的潜在和确认病例的数据，对从患者处收集的流感病毒进行分类。
加州大学圣迭戈分校的Michael Davidson与研究团队表示，虽然谷歌流感趋势有一定局限性，把它和现有的监测系统结合在一起可以更好地预测实际的流感病例。
研究人员认为这些改善是来自于从社交网络分析学到的方法，研究者建立起受到流感影响的相关联的地理区域的构建网络，从而更好地预测未来的疾病传播趋势。新的系统同时受益于传统数据收集的准确性和谷歌流感趋势产生预测的实时性
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