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第三节 医疗大数据（第4页）

，例如：“春天感冒怎么办”

这样的查询数据就会影响预测的结果；另一方面，哈佛大学相关研究者就指出了谷歌项目在分析上的不足，认为“谷歌流感趋势”

没有利用传统的统计分析手段来剔除系统误差，而且没有定期利用美国疾病预防控制中心的数据作为系统校正的参照数据。

需要指出的是，对谷歌的差错或许没有必要过分担心，不能因为不精确而放弃大数据的应用和发展。

或许通过大数据与传统统计方法互补，可以让大数据发挥更好的作用。

2．BaselineStudy

2014年7月，谷歌在医疗方面又启动了一个研究项目——BaselineStudy，这个项目日后有可能是谷歌在医疗方面最重视也发力最大的项目之一。

BaselineStudy希望通过生物标志全面描绘健康人的身体。

它将收集巨大的生物样本，主要是那些健康人群的基因与分子信息，当标本基数足够大时，专家就可以用数据完整地描绘出一个健康人类。

具体来说，谷歌会利用自己的大数据计算技术，找到每种疾病对应的标志，而缺少这种生物标志的人，就有患某一种病的可能。

那么对于无法在早期诊断出的疾病，比如心脏病或者癌症，在未来就可以进行有效的预防。

而且这样的诊断方式将再不会仅局限于某几种疾病，而是一次性帮助病患找到所有可能存在的问题。

相较于过去医学从点出发关注疾病患者为什么患病，谷歌更想做的是如何从面出发搞清健康人群保持健康的原因。

目前，该项目已经组建了一个由70～100人组成的团队，涵盖的领域包括生理学、生物化学、光学、成像学和分子生物学，他们已经开始探索研究。

至今为止专家们总共搜集了175个标本，后续还会不断地搜集样本素材。

另外，这项研究其实存在着巨大的未知数，因为人类的身体实在太复杂了，很多因素都会影响人体的健康，比如说DNA、酶、蛋白质之间的相互影响，还有环境因素。

所以有可能最后得到的所谓生物标志，不一定和某种疾病密切相关。

鉴于个人隐私保护的考虑，谷歌方面特别强调，该项目所有的基因样本都来自匿名人群，而且数据只能用于医药研究，绝不会外泄。

尽管如此，此事还是引发了很大的担忧。

因为这类数据能为保险公司带来巨大的价值，他们一直以来都希望通过各类信息降低风险。

除此之外，还有人可能会在招聘和结婚时参考相关数据。

所以为了保障个人隐私信息安全，BaselineStudy将聘请杜克大学和斯坦福大学的医学院进行监督，由他们控制相关信息的使用规则。

（二）百度

1．百度与中国疾病预防控制中心的传染病预测合作

2014年4月24日举行的百度第四届技术开放大会上，百度宣布正式发布大数据引擎，它开放了包括开放云、数据工厂、百度大脑三大组件在内的核心大数据能力。

外界可以通过大数据引擎利用百度在大数据存储、分析及挖掘方面的技术能力。

在本次大会上，中国疾病预防控制中心（CenterforDiseaseControlandPrevention，CDC）副主任高福院士也介绍了他们在大数据方面与百度开展合作进行传染病防控研究的情况。

目前，双方正在研究的项目有“基于百度搜索数据的传染病预测模型和应用研究”

和“基于LBS数据的传染病传播动力学研究”

等。

“基于百度搜索数据的传染病预测模型和应用研究”

项目的目标是建成中国首个流感预测系统。

该项目第一阶段主要通过分析百度搜索数据、用户人口统计学数据、全国流感法定报告数以及流感样病例和病原学哨点监测数据之间的关系，以建立我国不同地区的流感预测模型；第二阶段结合天气、人口迁徙、地域、采集时空等信息建立更复杂的模型，以便实现更准确的评估和预测；第三阶段结合了LBS（基于位置服务）、社交APP相关信息，从更微观尺度上进行流感监测和预测，并为用户提供及时的周边流感活动情况，以便合理安排自己的活动或及时采取疫苗接种等预防措施。

“基于LBS数据的传染病传播动力学研究”