大資料再突破，看百度如何變身“健康管家”

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　　筆者對於中國超級電腦“天河一號”的印象在此之前一直都只有“強大”兩個字，所以看到其就要成為“爛尾樓”時，和其他所有人一樣，除了歎息， 也只有歎息。即便擁有再強大的硬體能力以及軟體計算能力，但無法落地實踐，那麼無論多大的榮耀也將歸於零。這個狀態與2012年之前的大資料十分相似。

　　所以，中國首個疾病大資料預測系統——百度疾病預測的上線，可以算得上是中國醫學行業，乃至中國公用衛生管理事業的一件盛事。它宣告了大資料的公用衛生管理能力告別理論，進入實踐階段。

　　不過，當大資料真的實現大規模以及多流行性疾病預測之後，它的使命只限於預測了嗎?不，後面還有更多價值。

　　疾病預測落地到社會價值上，更深層在於挖掘資料以及調動疾病預防背後存在的企業驅動力，實現前置管理，真正做到大資料的社會公益意義：“取之於民，用之於民”。

　　疾病預測的管理價值，一來可以實現社會相關服務行業的商業應變管理能力，如相關藥品的生產、儲備。以大家最為熟悉的流感為例，流感具備很強的擴 散性和不確定性，通過大資料預測到其可能爆發的地區、時間和相關人群後，藥企、藥店等相關企業就可以更有針對性的準備藥品，從而減少盲目儲存或是缺貨的極 端情況出現。而在肝炎疾病的爆發地，則能夠前置進行餐飲行業的衛生管理，控制患病人群對健康人群的傳染。

　　也就是說，在大資料預測環境下，整個醫學相關行業的管理和商業行為都會實現前置，將使用者的需求與企業的供給進行首選，減少資源浪費。

　　管理價值第二個方面在於，在群體的公用衛生管理外，可延伸至個人健康管理。疾病預測目前更多的是群體性行為的預測和幹預。不過隨著個人移動式醫療設備的普及，未來這種預測管理能力不僅能實現更加精準的資料擷取，更能夠實現點對點的個人健康預測和管理。

　　目前大家熟悉的個人移動式醫療設備能夠檢測血壓、血糖、心率等多種健康體征，這些都是高血壓、糖尿病和心臟病的相關指標。對於這些資料的掌握和 疾病的預測對個人健康管理價值巨大。從發展趨勢來看，未來機器深度學習和醫學企業結合將更加緊密。這集中體現在，通過個人長時性健康資料擷取，實現自動識 別和管理髮現突變點，前置預告患者並提供相關醫學解決方案，如藥品解決方案、醫院選擇方案，甚至是家人護理方案。

　　作為醫學管理者決策的重要參考工具，疾病預測從決策到管理還有更多可適用情境，也只有通過大資料和醫學業者的緊密配合，挖掘更多解決方案，才能讓大資料預測不會成為第二個“超級電腦”。