来自非洲肯尼亚医学研究所和美国卡耐基梅隆大学的研究人员主导了一次将手机数据作为传染病学研究工具的大规模研究。从2008年6月到2009年6月,有1500万名肯尼亚人的活动路线被11920个手机发射塔收集到,研究人员随后将这些手机位置数据与被健康机构记录的疟疾发生情况进行对比,并绘制出肯尼亚人的旅行行为对疟疾扩散影响的地图。
该项研究构建了疟原虫从感染源到人们发病的感染地点之间的传播地图,研究人员从而可以推断出某个社区住户感染的概率,以及每天到疟疾易发地点的访客被感染的概率。研究结果表明,疟疾在这一年中的爆发始于肯尼亚维多利亚湖区,随后向东扩散到首都内罗毕。
研究人员建议健康部门把精力放在湖区,从感染源开始预防疾病的传播。一些创业公司和NGO组织甚至开始编写手机应用程序,以提供医学信息和提醒服务,比如一旦决定疟疾控制计划开始的地点,他们就可以通过手机给高危地区的人群推送警告信息。
事实上,在肯尼亚进行的这项研究并非利用网络数据改善公共健康的孤例。谷歌设计人员认为,人们输入的搜索关键词代表了他们的即时需要,当人们输入温度计、流感症状、胸闷等关键词时,一个名为“谷歌流感趋势”的系统将展开跟踪分析,创建地区流感图标和流感地图。谷歌曾多次把测试结果与美国疾病控制和预防中心的报告做对比,证实两者结论存在很大相关性。
但“谷歌流感趋势”和在肯尼亚进行的研究一样,更大的作用是发现已经爆发的疾病,而非在爆发前做出预测。在这方面,巴基斯坦倒是有了很好的实践,它在今年利用智能手机数据成功阻止了登革热爆发。
去年,巴基斯坦城市拉合尔爆发了历史上最严重的登革热,疾病感染了16000多人,夺走了352条生命。随后巴基斯坦研究人员研发出一套早期疾病爆发监测系统,政府工作人员使用1500部安卓手机,跟踪登革热确诊病例的时间及地点,通过系统算法,他们甚至能把疾病爆发定位在几百个家庭范围内,然后,政府雇员进入该地区清理蚊子繁殖的场所。今年,拉合尔只有234个登革热确诊病例,无人死亡。
往更远的未来看,手机及其他便于追踪个人数据的设备也许能让我们对自身健康走势做出精确预测。在国外,有一些健康狂人、极客时刻记录着自己的情绪状况、睡眠方式、酒精及咖啡因摄入量,甚至是遛狗的频率,他们认为收集、分析这些数据能够显著提高生活质量,这种方式被称为“自我跟踪”或“自我量化”。伦敦的一位投资银行家正是借助这种方式克服了自己的失眠症。
可以想见,在人口老龄化更加严重的未来,我们将更加注重对健康状况的监督、保持和预防,病人也将扮演一种更为积极主动的角色,这也许能被称为“健康2.0”模式。
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两个关键词:智能手机,健康。智能手机的出现越来越广泛的影响着人们的衣食住行。每天早上起来,晚上睡觉前,坐公交车,闲来无事的时候,我们都在摆弄着智能手机。伴随着社会的进步,老龄化的趋势,人们也比任何时候更关注、关心自己的健康,能否有一个能给自己健康带来预警或及早发现问题的“武器”——智能手机派上了用场,随着智能手机的进一步普及,越来越多的有关人类身心健康,衣食住行的软件会更大程度的得到开发,应用,成为我们生活上的好帮手!
我关注的是以下两点:第一,针对于某个地域,收集到的手机数据信息应该覆盖比较全面的人群,否则研究出来的概率模型不准确。不准确的研究结果不但不能正确的引导疾病控制中心的决策和行为,还有可能误导行为中有的放矢的有效预防措施。第二,“健康2.0”模式听起来很美好,可是如何普及呢,特别是面对老龄化人群。
早些时候也听说过类似的应用案例,如此更多的应用案例成为真实。数据代表的是行为、习惯和预期,对数据的判断和应用决定数据能带来的价值。 类似的应用的基于传感器、地理信息、卫星定位等技术的集成系统应用,可广泛应用到无人区的监控、高危人群的监护以及企业生产经营等等人力无法高效完成的任务,这些对人的能力拓展的应用所积累的数据、经验和成果也帮助我们具有更加开扩的视野。
人的行为具有很大的随机性,但从所有人的行为总和看,却有一定的规律性。这就像物体中每个分子的运动是杂乱无章的,但物体的宏观特性却是很规律的。对人的行为进行量化是未来人工智能的必经之路。
行为数据
在天朝,冇可能!
从应用的角度上讲,将来的手机会增加对个人健康的应用和监测。这还是需要和医院相关科室挂钩。实际运作的话需要科技运作和医院的支持,手机将成为平台。只是这还需要若干年的发展才有实现的可能。
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本身手机就是一个容易接触并传播病毒的重要载体!
手机的未来