卧床不起，等着流感自行痊愈，实在令人难受，也非常无聊。除了上网搜索症状、阅读维基百科或 WebMD 上有关流感的条目，或在 Facebook 和 Twitter 上发帖说自己病得多重，还能做什么呢？
每年都有很多人患流感，其中许多人确实会这么做：搜索相关信息，并与大家分享自己的病痛。由此产生的结果非同寻常：他们对症状的描述带有时间戳，甚至可能附有地理标签，出现在网上。这意味着，互联网借助数字来源，透过我们所有互联设备（包括智能手机），得以描绘出相当详尽的人群健康状况。
这就是 数字流行病学：一种通过数字痕迹实时评估人群健康状况的理念。
它有望为传统流行病学带来强大助力。研究人员已经开始制定方法和策略，利用数字流行病学支持传染病监测与监控，或了解人们对传染病的态度和担忧。不过，要将数字流行病学融入现有实践，并解决有关隐私的伦理问题，还有许多工作要做。到 2020 年，全球智能手机用户将达到 61 亿，因此，现在正是认真对待数字流行病学的时候。
2014 至 2020 年智能手机订阅量预测。
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数字流行病学走向主流：谷歌流感趋势
谷歌流感趋势 是数字流行病学最早的一批热门案例之一。该服务于 2008 年推出，旨在帮助预测流感疫情，其依据的理念非常简单：人们染上流感后，往往会转向互联网，搜索有关自身症状的信息。
2009 年，谷歌和美国疾病控制与预防中心（CDC）的研究人员发表了一篇论文，标题恰如其分，名为《利用搜索引擎查询数据检测流感疫情》，概述了一种利用搜索查询识别流感暴发的方法。
多年来，谷歌流感趋势一直是数字流行病学的典型案例。它体现了这一领域面临的机遇与挑战。尽管它无疑让利用数字数据获取流行病学洞见的理念广为人知，但它也表明，这并非易事。
首先， 它的估算并非总是准确。事实上，在北半球 2012—2013 年流感季期间，该服务将流感流行程度高估了多达 100%（相对于 CDC 的数据）。而且，这些估算难以复现——毕竟，谷歌控制着对谷歌数据的访问。
仅此一点，就使许多研究人员在过去几年转向了其他数据来源。Twitter 尤其受欢迎，因为推文默认公开，而且任何人都可以访问 Twitter 数据。
Twitter 和维基百科正成为数字流行病学的数据来源
例如，一项 2011 年的研究利用 Twitter 数据衡量公众对 H1N1 流感病毒的兴趣和担忧，并 追踪疾病活动。另一项 2014 年的研究表明，将 Twitter 数据纳入 CDC 的类流感疾病模型，可以 减少预测误差。Twitter 还被用于 评估健康相关情绪 ，例如人们对疫苗接种的情绪，以及 监测药物安全性。
维基百科访问日志——关于网络用户访问特定维基百科页面频率的开放数据——近来也为 疾病监测与预测提供了丰富的数据来源。研究表明，分析维基百科访问日志有助于支持针对 流感的传统疾病监测。
口袋里的医生：流行病学走向移动化
不过，用于流行病学的数据并不只有 Twitter 和维基百科上公开可访问的数据。匿名化的手机数据为人们如何通过流动影响疾病动态提供了前所未有的洞见。
例如，手机数据曾被用于测量人类出行模式如何 传播疟疾 ，并在灾害和疫情暴发期间快速 估算人口流动 ，例如 2010 年海地地震及随后暴发的霍乱。
用于自行诊断疾病的应用程序也已为时不远。借助一个小型配件，智能手机如今就能变成一间 移动诊所 ，可在几分钟内诊断多种传染病。
传统 + 数字 = 更全面的图景
传统上，公共卫生依赖医疗服务提供者收集的数据，而这些提供者从患病患者那里收集数据。这只能呈现一幅支离破碎的图景。数据仅涵盖能够获得医疗服务，或一开始就决定去看医生的人群；而且主要涉及 法定报告疾病的信息，遗漏了大量其他疾病。最后但同样重要的是，这类数据在很大程度上也遗漏了有关健康行为、情绪和观点的信息。
数字流行病学可以为这幅图景增添信息，填补其中的一些空白。当然，它无法覆盖整个人群。但传统的流行病学数据收集方式也做不到这一点。随着全球绝大多数人接入互联网，那些曾被公共卫生监测遗漏的人群将变得更加可见；在一个今天任何地方发生的疾病明天都可能波及各地的世界里，这至关重要。数字流行病学还将帮助我们践行 “早发现、早响应” 这一准则，建立数字预警系统，力争在疫情大流行蔓延之前将其阻止。
别忘了隐私与监控
数字流行病学同样面临有关监控和隐私的 伦理挑战 。在所有社会中，疾病都会受到社会和经济层面的污名化。而且，人们对监控和信息隐私 越来越担忧 。随着数字流行病学不断发展，我们必须始终将这些伦理考量置于首位。
本文最初发表于 The Conversation。请阅读 原文。本文的发表并不意味着世界经济论坛认同其中的观点。
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作者：Marcel Salathé 是宾夕法尼亚州立大学生物学助理教授、计算机科学与工程兼职教师。
图片：一名糖尿病患者正在接受舌部拍摄。路透社 / David Gray
