大数据对生活的改变，正在每个人的身边默默发生着。继城市预测、景点预测、高考预测、世界杯预测之后，百度预测又于近日正式推出了疾病预测产品。与此前的几款预测产品关注旅游、社会热点事件不同，疾病预测关注的角度与民众的生活更加息息相关，不但可以帮助民众更有针对性地预防疾病，也可以让相关的医疗、快消等行业在大数据的帮助下，优化资源分配、提升运转效率。
(百度预测推出的疾病预测产品页面)
疾病预测用大数据让民众提前知晓疾病风险并预防
百度疾病预测目前可以就流感、肝炎、肺结核、性病这四种疾病，对全国每一个省份以及大多数地级市和区县的活跃度、趋势图等情况，进行全面的监控。同时还能智能化地列出某一疾病的整体指数、城市指数Top 10和搜索医院Top 10等。按照百度的规划，未来，百度疾病预测监控的疾病种类将从目前的4种扩展到30多种，覆盖更多的常见病和流行病。
(7月3日北京市的流感活跃度，可以很直观地看出地区的差异)
以流感为例，7月3日的数据显示，流感整体的指数是42198，整体趋势图比较平缓。在全国范围内新疆维吾尔族自治区的流感活跃度为中低等的2级，相比全国其他地区普遍1级的数值，活跃度稍高。
有了这样的大数据指导，民众就可以实时了解到自己所面临的疾病风险，并有针对性地进行预防，从而降低染病的几率。当地的药店、医院也可以根据这一趋势相应地提高对应药品的备货量、相关科室医生的排班计划等。
百度疾病预测的原理是什么？
大数据是百度疾病预测的基础，但如何保证大数据的准确应用直至准确地预测相关疾病的活跃度呢?百度预测相关负责人介绍，在具体的数据分析与挖掘方面，百度疾病预测将地区差异作为重要变量，针对每个城市分别建模，光是基于数据输出模型就达到300余个。加之后台数据的精心准备，让百度的疾病预测在最终的产品端可以提供全国331个地级市，2870个区县的疾病态势。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(CDC)的流感监测结果提供了一定的参考。未来，百度还预备将社交媒体数据、问答社区数据、甚至是各地区天气变化、各地疾病人群迁徙等特征数据融合到预测里，进一步提高预测的准确性。
大数据让医疗、快消行业资源分配更合理、效率更高
百度疾病预测的推出，为与其相关的医疗、快消行业的资源分配优化和效率提升提供了很好的大数据至此回。以流感为例，在百度疾病预测的支撑下，医疗机构可以提早很多天就知晓流感的走势，从而及时做好预防措施和医疗资源的储蓄和分配。更确切地说，医院等医疗机构可以根据流感的爆发时间和力度，提前预判数量，从而妥善分配好门诊、急诊挂号量，以及协调好主治医生、住院部等方方面面的资源，做到万无一失。
而对于医药公司来说，疾病的突然爆发，往往考验其库存的调配能力。如果提前知道某一疾病可能爆发的话，医药公司就可以及早备药，不仅解决患者的用药需求，同时也能够通过这样的合作，获得院方、医疗连锁机构的认可，为后续的合作打下更为深厚的基础。
与此类似，和公共卫生也沾边的，比如消毒、洗涤用品、避孕套等快消行业企业，也可以利用大数据的洞察威力，从而更好的准备商品，谋取经济利益。
随着百度疾病预测的推出，百度大数据在预测领域的应用已经涵盖了城市预测、景点预测、高考预测、世界杯预测、疾病预测等多个领域。未来，百度还将推出房地产预测、票房预测、就业预测和金融预测等大数据预测产品，大数据将给更多的行业、更多的民众带来改变。
