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『新京报』美国的防疫手段：数据、直觉和其他武器，什么才最有效？( 二 )


临床判断 ， 只能使我做出相当不精确的最终诊断：“发烧”或“病毒综合征” 。 如果我做出病毒性流感的诊断 ， 该诊断可能只是有时正确 。 就病人护理而言 ， 这种做法并无不当之处 。 但如果是收集有关流感季严重程度的数据 ， 那么这种做法则不可取 。
很多病毒都可以让人生病 。 鼻病毒可以引起普通感冒 。 轮状病毒可以引起恶心、呕吐和腹泻 。 腺病毒会导致结膜炎、咳嗽、流鼻涕和身体疼痛 。 人类呼吸道合胞病毒通常会感染幼儿 ， 导致他们发烧、咳嗽和流鼻涕 。 但这些都不是流感病毒 。 而我们仅仅想要追踪流感病毒 。 如果不进行检测 ， 初级保健医生便无法得知是哪种病毒导致了病人出现的症状 。
如上所述 ， 这一点对患者无关紧要 。 对所有病毒的治疗方式都是一样的 ， 因此不需要进行昂贵的实验室检测 。 但如果你是一名流行病学家 ， 并且想要预测下一次流感疫情会在何时何地暴发 ， 则必须追踪流感病毒 。 你不能依赖医生的临床诊断 。 因此 ， 必须使用实验室测试来区分流感样疾病和真正的流感病例 。 在急诊室 ， 基于以上概述的种种原因 ， 我几乎从未采用过流感拭子 ， 但我的同事有时想知道病人的“流感”是否为真正的流行性感冒 ， 因此有时我会对患者进行拭子采样——使用小工具来回答大数据问题 。
有时候 ， 数据收集可能会产生反作用 。 1992年夏天 ， 阿拉斯加州费尔班克斯市的公共卫生实验室从一名初级保健医生办公室那里收到了9个阳性流感拭子 。 这些拭子全部来自9岁以下的儿童 ， 由于儿童在流感季往往是首先发病的人群 ， 因此这并不奇怪 。 但不寻常的是 ， 这些病例出现在通常的流感季之外的夏季 。 病例的上升引起了美国疾病控制与预防中心的注意 。 该中心向费尔班克斯派遣了一名工作人员 ， 试图确定这些病例是否可能意味着将会暴发新一轮的流感疫情 。 这名工作人员便是阿里·汗（Ali Khan） ， 现任内布拉斯加大学医学中心公共卫生学院院长 ， 当时是美国疾病控制与预防中心的医学流行病学家 。 汗担心：该流感可能是一种大流行性流感病毒 。 毕竟 ， 1918年流感大流行出现了两波 ， 其中第一波异乎寻常地出现在春季和夏季 。
人们从未听说过1992年费尔班克斯流感疫情 ， 因为它根本不存在 。 汗之所以被派往阿拉斯加 ， 是因为一位儿科医生工作有些过于细致 ， 对每名流鼻涕的患者都进行了流感拭子采样 。 流感的发生率在夏季一般很低 ， 该儿科医生的细致检测仅反映了通常的流感病例数量 ， 而且这些数据仅来自一名医生的办公室 。 总体而言 ， 流感病例并未超出平常的数量 。 这一场虚惊完全是由数据引发的 。
大数据为何不能准确预测流感病毒的爆发？
在当今时代 ， 可以通过谷歌等搜索网站获得许多问题的答案 。 我应该去哪儿吃饭？飞往圣达菲的机票多少钱？“你有感冒药吗？”的法语翻译是什么？我得流感了吗？请用谷歌搜索答案吧 。 在不到1秒的时间内 ， 将有超过150万条结果出现在你的浏览器中 。 你可能会看到由泰诺赞助的网页信息：“感觉身体不适？你所在的地区流感病毒非常活跃 。 ”你也可能发现WebMD链接：“流感还是感冒？了解它们的区别 。 ”在更早的时期——比如说2008年冬天——谷歌会利用你提出的关于流感的问题 ， 来回答流感正在何时何地传播 。
谷歌进行流感预测的尝试始于2008年的一项新服务：谷歌流感趋势（Google Flu Trends） 。 首先 ， 谷歌回顾了过去5年中已经完成的数10亿次搜索 。 在美国 ， 每年至少有9000万成年人在谷歌搜索医疗信息 。 谷歌搜索了与流感相关的查询（例如“咳嗽”或“发冷”） ， 并将其与美国疾病控制与预防中心的历史流感数据进行匹配 。 然后 ， 谷歌利用这些查询来预测未来可能发生的情况 。 例如 ， 2008年1月28日 ， 关于流感的查询数量在谷歌流感趋势上飙升 。 两周后 ， 美国疾病控制与预防中心报告称流感感染病例出现上升 。


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