大数据能否阻止埃博拉?

英国医院的船只RFAArgus准备运送供给去塞拉利昂

英国BAE 系统公司智能及安全部门首席技术官彼得荣格(Peder Jungck)认为,这样的分析也可以用来衡量遏制疫情的政策,教育宣传和治疗手段是否有效。

”例如,医生可以通过分析高风险人群的社交媒体数据集从而得知占多少比例的人正在采取适当的预防措施以减少疾病的传播,以及占多少比例的人忽略了预防提醒。对于埃博拉,研究大数据集的分析师也可以分析潜在的卫生挑战,以及局部环境因素例如天气是否对疾病传播速度有影响。

跨境传播

在这个旅行全球化的时代,病毒的跨境传播比以往更加容易,尤其是对于埃博拉这种具有21天潜伏期的病毒。欧洲和美国都因此处于高度戒备状态,并且在一些机场实施排查。

但是至少在数字化时代,追踪那些潜在的病毒携带者要比以往容易得多。“港口,火车站和机场的数据,以及车牌识别技术,都可以帮助追踪潜在的病毒携带者,并且确定他们可能已经接触过哪些人。”大数据分析公司Qlik的医疗部门主管DavidBolton这样说到。他已经开发了一个埃博拉追踪APP.

从周二开始,希斯罗机场开始对有埃博拉相关症状的乘客进行筛查

通过社交媒体预测流行病趋势

通过社交媒体和搜索引擎上的动态数据,分析师们预测流行病趋势也表现的越来越好。

虽然通过人们使用的关键搜索词的频率来预测可能的感冒病毒爆发的谷歌流感趋势已经被证明是不可靠的,但与此同时,用到了范围更广的数据集的其他方法则得到了更大的成功。

例如,商业咨询公司埃森哲,大数据专业公司SAS和美国北卡罗莱纳大学说他们预测的美国2012-13年度的流感季要比CDC(疾病预防控制中心)的正式警告提前三个月发布。

“通过分析社交媒体,比如博客,网络论坛和推特,我们可以发现公共安全事件的早期预警信号。”埃森哲的Frances Dare这样说到。

“在2013年,我们把表明流感症状的关键词的数目减少为152个,标记出哪些地方这些关键词正在被使用,并且在官方数据公布之前两个月预言了一场流感爆发。”

寻找治疗手段?

Datamonitor Healthcare首席咨询师蒂姆甘布尔(Tim Gamble) 相信,大数据分析还可以帮助理解病毒遗传学特性, 比如为何某些种类的病毒更为致命,为何某些人对病毒更有抵抗力。他曾任职于专注传染性疾病研究制药的美国制药公司Pfizer.他说,“在很多人开始死于艾滋病之前,针对HIV逆转录病毒的治疗并未出现。 我曾参与Pfizer的HIV产品研发工作,我们发现斯堪的纳维亚的一些人比其他人对艾滋病毒有更强的抵抗力。”

埃博拉病毒极具传染性,并且通过血液,呕吐物和粪便传播。

“从而我们研发出了一种药物来模拟那些人抵抗艾滋病病毒的机制。” 他相信此方法同样适用于埃博拉病毒。

简而言之,大数据分析已经在对抗埃博拉的战斗中被应用于各种层面。但正如Qlick的戴维伯顿 所言,“我们还在从头学习,我们从未有过这个级别的数据。因此评价大数据分析是否对疾病的诊断与传播具有重大意义的影响还言之尚早,但是至少大数据分析可以帮助我们决定如何分配我们的资源。”

 

原文地址:http://www.bbc.com/news/business-29617831

BBC新闻 - 记者:马修?沃尔

翻译:王翕然,贾雯静,符罗

校对:孙强

 

 

附 埃博拉病毒简介

埃博拉(Ebola virus)又译作伊波拉病毒。是一种十分罕见的病毒,1976年在苏丹南部和刚果(金)(旧称扎伊尔)的埃博拉河地区发现它的存在后,引起医学界的广泛关注和重视,“埃博拉”由此而得名。是一个用来称呼一群属于纤维病毒科埃博拉病毒属下数种病毒的通用术语。是一种能引起人类和灵长类动物产生埃博拉出血热的烈性传染病病毒,有很高的死亡率,在50%至90%之间,致死原因主要为中风、心肌梗塞、低血容量休克或多发性器官衰竭。