超级军网流行病可预报百度大数据预测流感等4种疾病
来源：百度文库 编辑：超级军网 时间：2024/04/29 19:00:42
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流行病可预报百度大数据预测流感等4种疾病
www.zhicheng.com 2014-07-06 08:40:34 点击：38 我有话说 字号：T|T
早几年前，国外对于运用大数据做疾病预测就有先例，谷歌、Twitter曾先后做出了尝试。其中，2008年谷歌所推出的“谷歌流感趋势”网站曾一度引发轰动，但随着对模型更新的减少及其他干扰搜索数据因素的存在，使得其预测准确率连续三年成下滑态势。
因为流感高发季不敢制定出门行程？从外地出差回来却被告知当地刚刚经历了一场“流行病”？天气可以“预报”，其实，疾病也可以“预测”。随着百度疾病预测的上线，只需轻点鼠标，你就可以知道家附近的哪些商圈集中了最多的感冒病人，在一个陌生的城市里哪些区域最易感染肝炎，而你也将有充足的时间做好防御措施，甚至调整出行安排。百度疾病预测就如同一张“疾病定位地图”，为人们提供精细有用的疾病预测和就医信息，并为政府在疾病预警方面提供重要参考依据。
在日常生活中，通常人们在遭受疾病困扰时，会花很多的时间搜索相关病症、就诊医院、药物等内容。因此，通过分析某一地区在特定时期对特定疾病症状的搜索量大数据，百度便可以推算出这种病毒的传播动态和未来7天流行趋势。此外，在构建流感预测模型的过程中，中国疾病预防控制中心的流感监测结果提供了一定的参考作用。基于此，百度疾病预测通过大数据积累和智能分析，首期开设了针对四种传染性疾病的趋势预测：流感、肝炎、肺结核和性病。
目前，百度疾病预测已覆盖全国331个地级市，2870个区县。例如用户选择“流感”、“安徽省”，就会得到一张安徽省地图，上面会根据不同城市人口的搜索数据显示大小和颜色不一的圆点，代表流感的活跃度。原点颜色越红越大，则表明该城市的流感活跃度越高。沿地图下方时间轴拖动鼠标，还可以查看过去30天和未来7天这个地区流感活跃度的动态展示，观看病情的传播路径。
用户选择”流感“、”安徽省“就会得到安徽省”流感预测图
百度疾病预测在北上广深城市已将范围精确到商圈级别
对于北上广深等一线城市，百度疾病预测还将范围精确到了商圈，如西直门、五道口、北苑等。不仅如此，预测页面的右侧还将随着地理区域的变更展示出该地区的Top10热搜医院排行，这一排行主要来自当地网友搜索不同医院的热度，而这也为不少专门到某一城市看病的患者提供了一定就诊参考。
早几年前，国外对于运用大数据做疾病预测就有先例，谷歌、Twitter曾先后做出了尝试。其中，2008年谷歌所推出的“谷歌流感趋势”网站曾一度引发轰动，但随着对模型更新的减少及其他干扰搜索数据因素的存在，使得其预测准确率连续三年成下滑态势。
相比于谷歌流感预测，百度疾病预测不仅仅局限在大城市，而是覆盖到了区县，并基于地图的交互，让用户体验更方便。此外，百度疾病预测将病种从单一的流感扩展到“流感、肝炎、肺结核、性病”四种传染性疾病，最重要的是数据每周更新一次。“我们除了收集网友在网上查询相关症状的搜索数据之外，还将整合微博数据、百度知道的疾病相关提问的趋势，尽可能剔除数据干扰，保证预测的准确。”百度疾病预测产品负责人表示，“未来我们还打算尝试将各地天气变化、环境污染指数、各地疾病人群迁徙等数据特征进行整合分析。”
除了为用户健康提供参考，面对传统疾病预防控制的种种不足，基于大数据监测形成的疾病预测根据实时变动更新的数据http://www.zhicheng.com/html/archive/142/201407/3377388.html
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流行病可预报百度大数据预测流感等4种疾病
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早几年前，国外对于运用大数据做疾病预测就有先例，谷歌、Twitter曾先后做出了尝试。其中，2008年谷歌所推出的“谷歌流感趋势”网站曾一度引发轰动，但随着对模型更新的减少及其他干扰搜索数据因素的存在，使得其预测准确率连续三年成下滑态势。
因为流感高发季不敢制定出门行程？从外地出差回来却被告知当地刚刚经历了一场“流行病”？天气可以“预报”，其实，疾病也可以“预测”。随着百度疾病预测的上线，只需轻点鼠标，你就可以知道家附近的哪些商圈集中了最多的感冒病人，在一个陌生的城市里哪些区域最易感染肝炎，而你也将有充足的时间做好防御措施，甚至调整出行安排。百度疾病预测就如同一张“疾病定位地图”，为人们提供精细有用的疾病预测和就医信息，并为政府在疾病预警方面提供重要参考依据。
在日常生活中，通常人们在遭受疾病困扰时，会花很多的时间搜索相关病症、就诊医院、药物等内容。因此，通过分析某一地区在特定时期对特定疾病症状的搜索量大数据，百度便可以推算出这种病毒的传播动态和未来7天流行趋势。此外，在构建流感预测模型的过程中，中国疾病预防控制中心的流感监测结果提供了一定的参考作用。基于此，百度疾病预测通过大数据积累和智能分析，首期开设了针对四种传染性疾病的趋势预测：流感、肝炎、肺结核和性病。
目前，百度疾病预测已覆盖全国331个地级市，2870个区县。例如用户选择“流感”、“安徽省”，就会得到一张安徽省地图，上面会根据不同城市人口的搜索数据显示大小和颜色不一的圆点，代表流感的活跃度。原点颜色越红越大，则表明该城市的流感活跃度越高。沿地图下方时间轴拖动鼠标，还可以查看过去30天和未来7天这个地区流感活跃度的动态展示，观看病情的传播路径。
用户选择”流感“、”安徽省“就会得到安徽省”流感预测图
百度疾病预测在北上广深城市已将范围精确到商圈级别
对于北上广深等一线城市，百度疾病预测还将范围精确到了商圈，如西直门、五道口、北苑等。不仅如此，预测页面的右侧还将随着地理区域的变更展示出该地区的Top10热搜医院排行，这一排行主要来自当地网友搜索不同医院的热度，而这也为不少专门到某一城市看病的患者提供了一定就诊参考。
早几年前，国外对于运用大数据做疾病预测就有先例，谷歌、Twitter曾先后做出了尝试。其中，2008年谷歌所推出的“谷歌流感趋势”网站曾一度引发轰动，但随着对模型更新的减少及其他干扰搜索数据因素的存在，使得其预测准确率连续三年成下滑态势。
相比于谷歌流感预测，百度疾病预测不仅仅局限在大城市，而是覆盖到了区县，并基于地图的交互，让用户体验更方便。此外，百度疾病预测将病种从单一的流感扩展到“流感、肝炎、肺结核、性病”四种传染性疾病，最重要的是数据每周更新一次。“我们除了收集网友在网上查询相关症状的搜索数据之外，还将整合微博数据、百度知道的疾病相关提问的趋势，尽可能剔除数据干扰，保证预测的准确。”百度疾病预测产品负责人表示，“未来我们还打算尝试将各地天气变化、环境污染指数、各地疾病人群迁徙等数据特征进行整合分析。”
除了为用户健康提供参考，面对传统疾病预防控制的种种不足，基于大数据监测形成的疾病预测根据实时变动更新的数据
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流行病可预报百度大数据预测流感等4种疾病
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早几年前，国外对于运用大数据做疾病预测就有先例，谷歌、Twitter曾先后做出了尝试。其中，2008年谷歌所推出的“谷歌流感趋势”网站曾一度引发轰动，但随着对模型更新的减少及其他干扰搜索数据因素的存在，使得其预测准确率连续三年成下滑态势。
因为流感高发季不敢制定出门行程？从外地出差回来却被告知当地刚刚经历了一场“流行病”？天气可以“预报”，其实，疾病也可以“预测”。随着百度疾病预测的上线，只需轻点鼠标，你就可以知道家附近的哪些商圈集中了最多的感冒病人，在一个陌生的城市里哪些区域最易感染肝炎，而你也将有充足的时间做好防御措施，甚至调整出行安排。百度疾病预测就如同一张“疾病定位地图”，为人们提供精细有用的疾病预测和就医信息，并为政府在疾病预警方面提供重要参考依据。
在日常生活中，通常人们在遭受疾病困扰时，会花很多的时间搜索相关病症、就诊医院、药物等内容。因此，通过分析某一地区在特定时期对特定疾病症状的搜索量大数据，百度便可以推算出这种病毒的传播动态和未来7天流行趋势。此外，在构建流感预测模型的过程中，中国疾病预防控制中心的流感监测结果提供了一定的参考作用。基于此，百度疾病预测通过大数据积累和智能分析，首期开设了针对四种传染性疾病的趋势预测：流感、肝炎、肺结核和性病。
目前，百度疾病预测已覆盖全国331个地级市，2870个区县。例如用户选择“流感”、“安徽省”，就会得到一张安徽省地图，上面会根据不同城市人口的搜索数据显示大小和颜色不一的圆点，代表流感的活跃度。原点颜色越红越大，则表明该城市的流感活跃度越高。沿地图下方时间轴拖动鼠标，还可以查看过去30天和未来7天这个地区流感活跃度的动态展示，观看病情的传播路径。
用户选择”流感“、”安徽省“就会得到安徽省”流感预测图
百度疾病预测在北上广深城市已将范围精确到商圈级别
对于北上广深等一线城市，百度疾病预测还将范围精确到了商圈，如西直门、五道口、北苑等。不仅如此，预测页面的右侧还将随着地理区域的变更展示出该地区的Top10热搜医院排行，这一排行主要来自当地网友搜索不同医院的热度，而这也为不少专门到某一城市看病的患者提供了一定就诊参考。
早几年前，国外对于运用大数据做疾病预测就有先例，谷歌、Twitter曾先后做出了尝试。其中，2008年谷歌所推出的“谷歌流感趋势”网站曾一度引发轰动，但随着对模型更新的减少及其他干扰搜索数据因素的存在，使得其预测准确率连续三年成下滑态势。
相比于谷歌流感预测，百度疾病预测不仅仅局限在大城市，而是覆盖到了区县，并基于地图的交互，让用户体验更方便。此外，百度疾病预测将病种从单一的流感扩展到“流感、肝炎、肺结核、性病”四种传染性疾病，最重要的是数据每周更新一次。“我们除了收集网友在网上查询相关症状的搜索数据之外，还将整合微博数据、百度知道的疾病相关提问的趋势，尽可能剔除数据干扰，保证预测的准确。”百度疾病预测产品负责人表示，“未来我们还打算尝试将各地天气变化、环境污染指数、各地疾病人群迁徙等数据特征进行整合分析。”
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相比于谷歌流感预测，百度疾病预测不仅仅局限在大城市，而是覆盖到了区县，并基于地图的交互，让用户体验更方便。此外，百度疾病预测将病种从单一的流感扩展到“流感、肝炎、肺结核、性病”四种传染性疾病，最重要的是数据每周更新一次。“我们除了收集网友在网上查询相关症状的搜索数据之外，还将整合微博数据、百度知道的疾病相关提问的趋势，尽可能剔除数据干扰，保证预测的准确。”百度疾病预测产品负责人表示，“未来我们还打算尝试将各地天气变化、环境污染指数、各地疾病人群迁徙等数据特征进行整合分析。”
除了为用户健康提供参考，面对传统疾病预防控制的种种不足，基于大数据监测形成的疾病预测根据实时变动更新的数据