导读 | 最近,百度疾病预测正式上线,可预测流感、肝炎、肺结核、性病这四种疾病,并对全国每一个省份以及大多数地级市和区县的活跃度、趋势图等情况,进行全面的监控。按照百度的规划,未来,百度疾病预测监控的疾病种类将从目前的4种扩展到30多种,覆盖更多的常见病和流行病。 |
大数据对生活的改变,正在每个人的身边默默发生着。继城市预测、景点预测、高考预测、世界杯预测之后,百度预测又于近日正式推出了疾病预测产品。与此前的几款预测产品关注旅游、社会热点事件不同,疾病预测关注的角度与民众的生活更加息息相关,不但可以帮助民众更有针对性地预防疾病,也可以让相关的医疗、快消等行业在大数据的帮助下,优化资源分配、提升运转效率。
疾病预测用大数据让民众提前知晓疾病风险并预防百度疾病预测目前可以就流感、肝炎、肺结核、性病这四种疾病,对全国每一个省份以及大多数地级市和区县的活跃度、趋势图等情况,进行全面的监控。同时还能智能化地列出某一疾病的整体指数、城市指数Top10和搜索医院Top10等。按照百度的规划,未来,百度疾病预测监控的疾病种类将从目前的4种扩展到30多种,覆盖更多的常见病和流行病。
以流感为例,7月3日的数据显示,流感整体的指数是42198,整体趋势图比较平缓。在全国范围内新疆维吾尔族自治区的流感活跃度为中低等的2级,相比全国其他地区普遍1级的数值,活跃度稍高。
有了这样的大数据指导,民众就可以实时了解到自己所面临的疾病风险,并有针对性地进行预防,从而降低染病的几率。当地的药店、医院也可以根据这一趋势相应地提高对应药品的备货量、相关科室医生的排班计划等。
百度疾病预测的原理是什么?
大数据是百度疾病预测的基础,但如何保证大数据的准确应用直至准确地预测相关疾病的活跃度呢?百度预测相关负责人介绍,在具体的数据分析与挖掘方面,百度疾病预测将地区差异作为重要变量,针对每个城市分别建模,光是基于数据输出模型就达到300余个。加之后台数据的精心准备,让百度的疾病预测在最终的产品端可以提供全国331个地级市,2870个区县的疾病态势。此外,在构建流感预测模型的过程中,中国疾病预防控制中心(CDC)的流感监测结果提供了一定的参考。未来,百度还预备将社交媒体数据、问答社区数据、甚至是各地区天气变化、各地疾病人群迁徙等特征数据融合到预测里,进一步提高预测的准确性。
大数据让医疗、快消行业资源分配更合理、效率更高
百度疾病预测的推出,为与其相关的医疗、快消行业的资源分配优化和效率提升提供了很好的大数据至此回。以流感为例,在百度疾病预测的支撑下,医疗机构可以提早很多天就知晓流感的走势,从而及时做好预防措施和医疗资源的储蓄和分配。更确切地说,医院等医疗机构可以根据流感的爆发时间和力度,提前预判数量,从而妥善分配好门诊、急诊挂号量,以及协调好主治医生、住院部等方方面面的资源,做到万无一失。
而对于医药公司来说,疾病的突然爆发,往往考验其库存的调配能力。如果提前知道某一疾病可能爆发的话,医药公司就可以及早备药,不仅解决患者的用药需求,同时也能够通过这样的合作,获得院方、医疗连锁机构的认可,为后续的合作打下更为深厚的基础。
与此类似,和公共卫生也沾边的,比如消毒、洗涤用品、避孕套等快消行业企业,也可以利用大数据的洞察威力,从而更好的准备商品,谋取经济利益。
随着百度疾病预测的推出,百度大数据在预测领域的应用已经涵盖了城市预测、景点预测、高考预测、世界杯预测、疾病预测等多个领域。未来,百度还将推出房地产预测、票房预测、就业预测和金融预测等大数据预测产品,大数据将给更多的行业、更多的民众带来改变。百度疾病预测收藏(0)推荐