大数据对公众健康的影响与挑战
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“公众健康与大数据！”是将公众健康与大数据技术结合的重要议题。随着大数据技术的快速发展，人们开始意识到它在促进公众健康方面的巨大潜力。大数据可以通过收集、分析和解释大规模的健康数据，为公众健康提供更好的监测、预防和治疗方案。同时，大数据技术还能够帮助政府和医疗机构更好地分配资源，提高医疗服务的效率和质量。然而，与大数据相关的隐私和安全问题也备受关注，如何平衡数据的利用与个人隐私的保护成为了当前的热点话题。因此，探讨公众健康与大数据之间的关系，既涉及到技术和医疗领域的创新，也涉及到伦理和法律层面的考量，对于推动健康领域的发展具有重要意义。
1996年，美国计算机专家尼葛洛庞帝曾在其书《数字化生存》中预言道，互联网将最先改变销售、出版、汽车和医疗事业。如今这些曾被视为荒诞的预言正慢慢变成现实，我们身边的一切都在“数字化”。其中，大数据的颠覆性创新让公共卫生信息化也插上了飞翔的翅膀。
IT巨头涉足公共医疗健康
维克托•迈尔•舍恩伯格的《大数据时代》一书中有两个关于大数据与公共卫生结合的案例令人印象深刻：乔布斯自罹癌至离世长达8年之久，这几乎创造了胰腺癌历史上的奇迹。据悉，乔布斯曾在此期间支付大量费用获得了自己包括整个基因密码在内的数据文档。借此，医生们能基于乔的特定基因组成以及大数据按所需效果用药，并调整医疗方案。
如果上述案例是个体的，那么带来群体价值的案例，便是Google成功预测流感爆发期。甲型h1N1流感爆发几周前，Google通过对人们网上搜索记录的观察、分析、建模，结果显示，他们的预测与官方数据的相关性高达97%，且判断比疾控中心更及时。
从个人健康管理到公共健康管理，大数据在对个人医疗的改变以及极富价值的预警能力吸引着IT巨头们迫不及待与医疗“联姻”。例如在中国，搜索巨头百度在这方面的举动更值得未来发展参考。
继城市预测、景点预测、高考预测、世界杯预测之后，百度预测又正式推出了疾病预测产品，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等。试想一下，未来你的手环会提醒你最近睡眠质量差，下周流感来袭你很有可能要感冒；或者你的车载系统会提醒你下个路过的商圈流感人群聚集，可以先摇上窗户……各种智能设备的出现是因为人们对智能生活的不断追求，健康管理是智能设备避不开的一个发展方向。疾病预测关注的角度与民众的生活息息相关，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。
医疗行业智慧化
百度的疾病预测可以对全国331个地级市，2870个区县的四种疾病进行未来趋势的预测，某些城市甚至已经细化到具体的商圈。目前该产品提供流感、肝炎、肺结核和性病四种疾病的活跃度、流行指数，以及各种疾病相关的城市和医院排行榜，用户可以查看过去30天以内的数据和未来7天的预测趋势。
医疗大数据在医生眼中更为关注的是大数据在三个方面的应用，一是临床决策支持让误诊误治大幅减少，二是远程监控诊疗提高家庭护理质量，三是公共卫生监管快速检测传染病等。而搜索巨头百度在这些方面的探索与应用值得未来发展参考。
为了让预测的准确率更高，百度做了两方面的努力。一方面，百度发布大数据引擎，将开放云、数据工厂、百度大脑三大组件在内的核心大数据对外开放，实现对各行各业的数据进行挖掘，利用“数据工厂”和“百度大脑”分析数据，输出分析为自己和合作伙伴提供解决方案。卫生系统把所有的医疗卫生机构的资质信息、资源的准入信息与百度强大的网络搜索能力、后台信息甄别和过滤技术进行联合，以在公共突发事件、流行性疾病爆发、健康服务业发展、人口流动等领域提供分析和预警，为科学决策做依据。
另一方面，打造“软硬云”结合的智能健康医疗移动平台，记录下人们日常生活方式，比如每天的运动量和运动时间、睡眠量、久坐时间、身高、血压等，这些被量化的数据具备了长时性和趋势化，都会成为病情分析的重要依据。
大数据与大健康
用“黑匣子”表述大数据意义的理论非常形象——问题从一个端口进去，中间是一个集合成千上万数据的“黑匣子”，经过一番计算机工程“提纯”、“萃取”后，有用的信息从另一个端口出去。毫无疑问的是，当大健康穿过大数据这个“黑匣子”，便兼具了“打破传统”和“智慧未来”的巨大推力。
一是在一个人健康状态的全过程发力，且预测是其核心要点。健康医疗极具“个性”，必须个体化。一方面基于预测的个人健康管理，这是目前可穿戴设备们、健康类APP们最常见的应用领域；另一方面是个体治疗过程中的病情监控、评估疗效、康复护理等大数据管理。
二是使大数据成为不同系统平台的“打通利器”，让信息流动更畅快。这些系统平台包括医院医生、患者或亚健康等人群、医药公司、监管部门等。打破传统医疗中，患者只在看病时与医生有交流的被动局面。
三是促成医疗模式改变，健康管理以及治疗将打破空间约束。借助大数据，未来检查结果等的解读可能由智能机器进行数据分析。研究显示，出院后的远程监护可将病人的医疗费用降低42%，看医生的时间间隔将延长71%。
大数据应用尚需完善
对大数据的挖掘管理的比喻：电影《让子弹飞》中有一句经典台词“别急，让子弹飞一会。”子弹在飞与击中目标的过程，以及过程中看客心态，射击者心态，与当下的一种环境十分相像：大数据与公共卫生建设。在过去的几年间，大数据技术之于公共卫生就像一颗高速飞出的子弹，一直飞在空中，无法真正为公共卫生提供成熟可操作的解决方案。
传统的公共卫生管理中，一般要求医生在发现新型流感病例时告知疾病控制与预防中心。但这种处理方式有一个致命弊端：流行疾病的传播性远远快于后置传递的信息———人们都会在发病多日后才选择医院就诊，从就诊到医院发出诊断预警信息，这其中约有一至两周的滞后周期。这也就直接导致，当一场流行疾病真正在公众中爆发时，可能错过了最佳预警时期。所以，在公共卫生流行疾病的管理中，如何抓住这往往被忽略的黄金一周成为关键。
这一时期中，人们在网络上询问各种关于病症的问题，以及自我治疗的方法。无论是询问病症关键词，还是药品关键词都可以成为大数据预警的触发机制。大数据公司可以通过实时监控，发现不同病症的地域分布、触及人群广度，并结合医疗工作者丰富的经验值来组合判断流行疾病爆发的可能性。大数据在公共卫生预防控制上的作用很关键，通过大数据可以在流感到来之前为人们提供一些解释性信息，为流感的预防提供缓冲时间。
大数据落地公共卫生管理是一个美好的开始，这个数据库的模型可以更加丰富，例如：在数据收集端，通过智能移动健康设备实现个人健康数据实时监测，数据即可输送至公共卫生管理大数据库，也可以建立个人健康管理电子档案。在数据利用端，通过个人电子健康档案，可实现家族疾病以及慢性疾病的实时监控，并对此实现长期对症治疗。
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