百度大数据揭秘甲流传播新趋势

百度大数据揭秘甲流传播新趋势

引用

中国网

等

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来源

1.

http://news.china.com.cn/2025-01/06/content_117646745.shtml

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http://www.cn-healthcare.com/api/third/article/540496

近期，全国流感病毒阳性率呈上升趋势，其中甲型流感（简称“甲流”）尤为多发。面对来势汹汹的甲流疫情，如何实现精准监测和预警成为防控工作的关键。中国医学科学院袁清玉教授团队创新性地将百度搜索数据应用于流感监测，为疫情防控提供了有力支持。

袁清玉教授团队开发的流感预测模型，充分利用了百度搜索数据的优势。研究团队通过分析2012年至2020年间429周的流感监测数据，发现多达30个关键词与流感阳性病例数具有显著相关性，相关系数超过0.5。这些关键词涵盖了疾病名称、预防、治疗和症状等多个维度，反映出公众对流感信息的关注焦点。

研究还发现，2017年以后，相关关键词的范围进一步扩大，且相关性显著提高。这表明，随着公众健康意识的提升，通过网络搜索获取流感相关信息已成为常态。值得注意的是，公众的关注重点已从流感的基本概念转向症状识别和治疗方案，如“甲流的症状”、“流感吃什么药”等关键词的相关性显著增强。

基于网络大数据的监测预警系统具有传统监测系统无法比拟的优势。首先，它避开了传统监测系统的层峰式结构，实现了信息的实时获取和快速处理。其次，该系统能够在症状出现初期甚至疾病发生前就发出预警，为疫情防控争取宝贵时间。此外，基于网络数据的监测系统能够处理大量人群的数据，具有广泛的适用性。

然而，网络数据监测也面临一些挑战。例如，空间分辨率有待提高，目前只能预测城市层面的流感发生率；如何将互联网数据转化为精确、有意义的信息仍需深入研究；文化差异、语言变化等因素也会影响数据准确性。此外，数据隐私和伦理问题也需要妥善处理。

大数据监测预警系统的应用前景广阔。它不仅能够为流感等呼吸道传染病的防控提供数据支持，还可以应用于其他传染病的监测预警。通过持续优化算法和模型，未来有望实现更精准的疫情预测，为公共卫生决策提供科学依据。

当前，甲流疫情仍在持续，儿童、老年人等高危人群需要特别关注。专家建议，高危人群应尽量避免前往人群密集场所，外出时佩戴口罩，保持良好的个人卫生习惯，并及时接种流感疫苗。通过大数据监测预警系统的助力，我们能够更有效地应对甲流疫情，保护公众健康。