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    大數據對生活的改變，正在每個人的身邊默默發生著。繼城市預測、景點預測、高考預測、世界杯預測之后，百度預測又于近日正式推出了疾病預測產品。與此前的幾款預測產品關注旅游、社會熱點事件不同，疾病預測關注的角度與民眾的生活更加息息相關，不但可以幫助民眾更有針對性地預防疾病，也可以讓相關的醫療、快消等行業在大數據的幫助下，優化資源分配、提升運轉效率。

    疾病預測用大數據讓民眾提前知曉疾病風險并預防

    百度疾病預測目前可以就流感、肝炎、肺結核、性病這四種疾病，對全國每一個省份以及大多數地級市和區縣的活躍度、趨勢圖等情況，進行全面的監控。同時還能智能化地列出某一疾病的整體指數、城市指數Top10和搜索醫院Top10等。按照百度的規劃，未來，百度疾病預測監控的疾病種類將從目前的4種擴展到30多種，覆蓋更多的常見病和流行病。

    以流感為例，7月3日的數據顯示，流感整體的指數是42198，整體趨勢圖比較平緩。在全國范圍內新疆維吾爾族自治區的流感活躍度為中低等的2級，相比全國其他地區普遍1級的數值，活躍度稍高。

    有了這樣的大數據指導，民眾就可以實時了解到自己所面臨的疾病風險，并有針對性地進行預防，從而降低染病的幾率。當地的藥店、醫院也可以根據這一趨勢相應地提高對應藥品的備貨量、相關科室醫生的排班計劃等。

    百度疾病預測的原理是什么？

    大數據是百度疾病預測的基礎，但如何保證大數據的準確應用直至準確地預測相關疾病的活躍度呢？百度預測相關負責人介紹，在具體的數據分析與挖掘方面，百度疾病預測將地區差異作為重要變量，針對每個城市分別建模，光是基于數據輸出模型就達到300余個。加之后臺數據的精心準備，讓百度的疾病預測在最終的產品端可以提供全國331個地級市，2870個區縣的疾病態勢。此外，在構建流感預測模型的過程中，中國疾病預防控制中心（CDC）的流感監測結果提供了一定的參考。未來，百度還預備將社交媒體數據、問答社區數據、甚至是各地區天氣變化、各地疾病人群遷徙等特征數據融合到預測里，進一步提高預測的準確性。

    大數據讓醫療、快消行業資源分配更合理、效率更高

    百度疾病預測的推出，為與其相關的醫療、快消行業的資源分配優化和效率提升提供了很好的大數據至此回。以流感為例，在百度疾病預測的支撐下，醫療機構可以提早很多天就知曉流感的走勢，從而及時做好預防措施和醫療資源的儲蓄和分配。更確切地說，醫院等醫療機構可以根據流感的爆發時間和力度，提前預判數量，從而妥善分配好門診、急診掛號量，以及協調好主治醫生、住院部等方方面面的資源，做到萬無一失。

    而對于醫藥公司來說，疾病的突然爆發，往往考驗其庫存的調配能力。如果提前知道某一疾病可能爆發的話，醫藥公司就可以及早備藥，不僅解決患者的用藥需求，同時也能夠通過這樣的合作，獲得院方、醫療連鎖機構的認可，為后續的合作打下更為深厚的基礎。

    與此類似，和公共衛生也沾邊的，比如消毒、洗滌用品、避孕套等快消行業企業，也可以利用大數據的洞察威力，從而更好的準備商品，謀取經濟利益。

    隨著百度疾病預測的推出，百度大數據在預測領域的應用已經涵蓋了城市預測、景點預測、高考預測、世界杯預測、疾病預測等多個領域。未來，百度還將推出房地產預測、票房預測、就業預測和金融預測等大數據預測產品，大數據將給更多的行業、更多的民眾帶來改變。