立冬已过，气温下降，又到了流感高发季。今年流感疫苗短缺，让大家对于流感更加紧张。当下大数据在医疗行业的应用逐渐深入，越来越多企业机构进入流感的预测和监控领域，希望能通过大数据技术掌握流感的预防。
每年的上半年，WHO（世界卫生组织）会针对该年的流感病毒分型做一个流行病预测，预测出3～4种可能在该年流行的病毒株。有关部门也需要及时掌握流感爆发情况，做出有效的防治指导调度。
谷歌是最早用大数据预测流感的机构之一，但现在看来，它成为一个经典的教训。
谷歌最初认为，通过其庞大的搜索人群基数，当大家在某一时间段都搜索流感或相关关键词时，能够反映一定的社会现象。这些搜索结果汇总到一起时，或许可以从中建立起一个准确可靠的模型，实时监控时下的流感疫情，并对未来疫情状况进行估测。
2008年，谷歌的工程师推出了名为“流感指数（Google Flu Trends）”的产品。2009年，GFT团队在《自然》发文报告，只需分析数十亿搜索中45个与流感相关的关键词，GFT就能比CDC提前两周预报2007－2008季流感的发病率，这个案例一度受到广泛追捧。
但由于谷歌的数据来源是用户的搜索行为，当有某些事件发生影响用户搜索时，结果就会发生极大的偏差，同时谷歌当时在数据分析方面还存在欠缺，例如未剔除系统误差等。
大数据分析中会存在很多陷阱，谷歌通过这个项目给大家上了生动的一课。
随着信息技术的发展和相关软硬件性价比的提高，相当多的数据服务商和地区医疗服务网络已开始利用大数据，寻找最有效和最具成本效益的医学、预防和干预手段。
众多地区开始建立医疗大数据平台，统一地方医院数据，从医院的挂号、诊疗数据可以最明确地反映疾病的爆发情况。也有人会说，感冒是小病，很多人不去医院就自己买点药。此时药品监管大数据平台的数据将进行补充，药品的购买使用情况也将成为重要考量。
随着医疗系统的完善、药品追溯技术进步、大数据平台的建设和各方数据的打通，我们可以搜集到越来越多原来无法掌握的数据，各地也将能够更加及时准确的掌握本地区流行病趋势。
除了诊疗数据外，还有一些互联网公司也在运用互联网思维进行流感预测。
丁香园凭借其专业医疗社区的定位吸引了众多医生入驻，通过其众多产品的使用数据，也能够预测疾病爆发情况。例如随着流感疫情的波及面增加，医生对流感用药的关注程度就越高。通过其“用药助手”，可以看到医生普遍查看的药品，实际使用的药品。从中也能发现针对不同病毒更有效的药品，为未来的AI诊疗提供基础。
随着物联网、云计算、大数据、人工智能等信息技术的进步，医院的智慧化程度越来越高，地方政府不断推进医疗大数据共享及应用，对疾病的监测预防提供了更多的数据。
2014年国家卫计委制定“46312”工程，依托中西医协同公共卫生信息系统、基层医疗卫生管理信息系统、医疗健康公共服务系统打造全方位、立体化的国家卫生计生资源体系。
中国疾控中心通过大数据分析技术建立的传染病动态监测大数据分析平台，通过空间分布可监测患者发病分布及流动情况；通过核密度分析可探测传染病聚集性发病的变化情况；通过时间序列及移动百分位数阈值，动态对传染病的发生及时预警。
未来对流感的爆发情况、流感的种类、病毒株的类型以及客观上流感大爆发的原因，将能够进行准确研判，抑制大规模疫情的发生。从流感到其他疾病，我们可以运用科技手段不断改善医疗水平、医疗体验，让居民生活更健康。
