明知山有釜，大數(shù)據(jù)帶你繞開釜山行

大數(shù)據(jù) 釜山行病毒傳染

數(shù)據(jù)之王 | 2016-09-23 11:01

【數(shù)據(jù)猿導讀】在失序的世界里，幸存者該如何選擇？為了控制傳染，國家機器往往都會啟用極端模式，最有可能的就是一鍋端，如同釜山行中試圖捂住蓋子的韓國政府。喪尸大軍、極權(quán)體制與個人意志，則會產(chǎn)生不可調(diào)節(jié)的激烈對撞

在八百萬種世界完蛋的方式里，喪尸爆發(fā)可能是比較苦惱的一種——畢竟核爆，飛灰湮滅也就是一瞬間，而變成喪尸前，即使明知不是天選之子，多少還是要掙扎一下。

變成了喪尸的親人還算不算親人？喪尸的恐懼來自其傳遞的類人又非人的孤獨感，人類屬性喪失，社會屬性悖離，卻又模糊具有人的面貌特征，你需要很小心地守護自己，只要一個不小心，就會從正常人墮落成似是而非的異類。

在失序的世界里，幸存者該如何選擇？為了控制傳染，國家機器往往都會啟用極端模式，最有可能的就是一鍋端，如同釜山行中試圖捂住蓋子的韓國政府。喪尸大軍、極權(quán)體制與個人意志，則會產(chǎn)生不可調(diào)節(jié)的激烈對撞。

無怪社會主義沒有翻著白眼站起來的zombie，我們的生活充滿陽光。

距離下一場瘟疫有多遠？

作為人類歷史上最嚴重的瘟疫之一，中世紀的黑死病曾肆虐了整個歐洲，其恐怖不亞于喪尸來襲。

對于那些感染上該病的患者來說，痛苦的死去幾乎是無法避免的，沒有任何治愈的可能。按不同估計，死者在7500萬人到2億人之間，給歐洲造成毀滅性的傷害，也動搖了基督教的信仰根基。

如同人類醫(yī)學體系不斷修正一樣，病毒也是在不斷進化的。據(jù)世界衛(wèi)生組織數(shù)據(jù)， 在2009年發(fā)生的那場H1N1流感中，全球造成至少12220人死亡，一周內(nèi)新增死亡人數(shù)704人，全球股市因此下跌10%左右。

2015年，多國科學家研究發(fā)現(xiàn)，艾滋病毒已知的4種病株，均來自喀麥隆的黑猩猩及大猩猩，是人類首次完全確定艾滋病毒毒株的所有源頭。

時至今日，足以毀天滅地的病毒也許正潛伏在某個從無人履跡的地方，靜靜等候著第一個拜訪者。

價值3000億刀的行業(yè)

隨著城市化進程的加快，人口和財富高度聚集，居住環(huán)境惡化，病毒也隨之蜂擁而至。

高傳播性的疾病如流感都容易在城市中流行，過去十多年發(fā)生的各種大規(guī)模流行病歷歷在目：SARS、甲型H1N1流感、手足口病、H7N9禽流感，幾乎每隔一段時間，流行病就會以不同的形式卷土重來一次。

這其中，中國是表現(xiàn)最為明顯的國家之一，由于人口眾多，隨著經(jīng)濟的發(fā)展，人員跨區(qū)域流動性加大、城市化加劇、城市人口密度增加、結(jié)構(gòu)變化等都加劇了流行病發(fā)生、傳播、蔓延的幾率及傳播速度。同時科學技術(shù)的進步、醫(yī)療手段的提高、抗生藥物等廣泛使用，也加速了病毒、細菌等病原體的擴散、變異和進化，出現(xiàn)一系列新的致命新病原體感染傳播。

美國管理咨詢公司麥肯錫全球研究院(MGI)預測，如果美國的醫(yī)療行業(yè)能夠有效利用不斷增長的大數(shù)據(jù)來提高效率和質(zhì)量，那么每年可創(chuàng)造超過3000億美元的額外價值，可以挽救無數(shù)本可不應該失去的生命。

大數(shù)據(jù)時代的病毒防控

如何真正利用大數(shù)據(jù)，來做到疾病的預防和控制呢？

首先，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在的不斷發(fā)展，越來越多的用戶開始選擇把業(yè)務和使用習慣都轉(zhuǎn)移到了移動端。 基于海量數(shù)據(jù)用戶搜索的社交APP以及LBS等技術(shù)層面，可以建立結(jié)合原有疾病監(jiān)控系統(tǒng)中的流行疾病法定報告數(shù)據(jù)、流行疾病病例，結(jié)合疾病、環(huán)境數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)并繪制出流行病風險地圖。

當某一地區(qū)如果發(fā)現(xiàn)和疾病有關(guān)的“搜索熱詞”數(shù)量和頻率出現(xiàn)異常情況，就可以結(jié)合醫(yī)院的疾病控制中心監(jiān)控等數(shù)據(jù)，很快的連接并且上傳到疾病控制中心網(wǎng)絡(luò)當中，這樣一來，不僅確切的疾病源地點可以準確定位，而且疾病的擴散趨勢也能夠很快的做到一目了然。

HealthMap是一個利用大數(shù)據(jù)反應疫情的網(wǎng)站/應用，它使用一定的算法來抓取來自社交媒體網(wǎng)站、本地新聞和政府網(wǎng)站、傳染病醫(yī)師的社交網(wǎng)絡(luò)和其他渠道的數(shù)據(jù)，用于探測和跟蹤的疾病暴發(fā)。

2014年3月14號，He althMap通過自己的系統(tǒng)，預警了幾內(nèi)亞境內(nèi)爆發(fā)的“神秘出血熱”。2014年3月19號，HealthMap確認其為埃博拉病毒并對世界衛(wèi)生組織發(fā)出警告，還給出了其在幾內(nèi)亞東南部熱帶雨林地區(qū)傳播的粗略地點和路徑。2014年3月23號，世界衛(wèi)生組織正式宣布埃博拉疫情爆發(fā)并報告了第一個確診案例。

在這時，HealthMap已經(jīng)追蹤了在幾內(nèi)亞的29例確診和29人死亡 ——所有數(shù)據(jù)和報告都來源于社交媒體和當?shù)卣W(wǎng)站等。

其次，在基于搜索數(shù)據(jù)和LBS數(shù)據(jù)方面，分析不同時空尺度人口流動性、移動模式和參數(shù)進一步結(jié)合病原學、人口統(tǒng)計學、地理、氣象和人群移動遷徙、地域之間等因素和信息， 建立流行病時空傳播模型，確定流感等流行病在各流行區(qū)域間傳播的時空路線和規(guī) ，得到更加準確的態(tài)勢評估、預測。

隨著近幾年人工智能化水平的不斷提升，更加促進了流行疾病的監(jiān)控和風險評估水平進步，成為流行病毒的最大克星。

此外，結(jié)合LBS、社交app相關(guān)信息，從更加微觀尺度上更加精準的進行流行病監(jiān)測和預測，同時通過權(quán)威途徑及時告知流行病的發(fā)展狀況和預防措施， 讓用戶了解周邊流行病活動的真實情況，為生活提供參考性更高的信息，避免散布謠言。

2009年爆發(fā)的流感病毒，谷歌就利用大數(shù)據(jù)，很好的解決了這個問題。谷歌基于其搜索領(lǐng)域的強大用戶量，通過用戶的搜索關(guān)鍵詞和內(nèi)容，以及保存多年的搜索記錄，很快精確的分析出了每天來自全球高達30億條的搜索指令，從而完成了對病毒爆發(fā)的預測。

同時，通過谷歌對這些大量數(shù)據(jù)的快速分析，很好的控制住了疾病的擴散，保護了更多人的健康安全。

如果不采用大數(shù)據(jù)，仍然遵循發(fā)現(xiàn)病例、報告疾控中心、專家分析、采取措施的傳統(tǒng)步驟，可能會在整個流行疾病的防治過程中產(chǎn)生滯后性，從而錯過最寶貴的救治時間。

存在了46億年的地球不需要人類拯救，我們永無可能征服自然，我們只能盡可能地適應它。

Live long and prosper.