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第三节 医疗大数据（第5页）

项目主要是通过对人群移动模式的研究建立传染病传播模型，以支持相关疾病的预测。

该项目第一阶段主要根据百度LBS（基于位置服务）数据、人群接触和出行模式调查数据，定义不同时空尺度的人口流动性和参数，以此建立人群移动模式；第二阶段主要通过进一步结合病原学、人口统计学、地理、气候等因素建立传染病传播模型，确定流感等传染病在各流行区域间传播的时空路线和规律。

基于这两项研究以及相关研究的成果，百度的疾病预测已于2014年6月上线，而且截至2014年9月底已经可以对全国331个地级市、2870个区县、19个城市的2558个商圈的11种疾病的活跃度指数进行查询。

目前支持的11种疾病包括乳腺癌、流感、宫颈癌、心脏病、肺癌、高血压、糖尿病、性病、肺结核、肝炎和艾滋病，百度疾病预测主要给出了它们的活跃度、流行指数以及各种疾病相关的城市和医院排行榜，用户可以查看过去30天以内的数据和未来7天的预测趋势（图5-2）。

图5-2百度疾病预测

因上线时间较短，百度疾病预测的效果还很难评估，但因为它比谷歌预测上线较晚，所以吸取了谷歌预测的经验，加入了一些最新的技术成果和数据采集结果。

2．百度医疗大脑

2014年9月3日于北京召开的百度世界大会上，百度正式对外公布了一项辅助医疗行业的新计划——百度医疗大脑。

据了解，这是百度大脑在医疗领域的细分项目，它结合了大数据分析、人工智能、图像识别、机器学习等先进技术以及来自于传统医疗机构的海量数据。

百度医疗大脑的技术保障来自百度大脑。

百度大脑是百度于2014年上半年上线的大数据引擎平台中最为核心的技术产品，它可以模拟人脑的思考方式进行学习和逻辑思考。

根据此前的介绍，百度大脑目前可以达到相当于2～3岁孩子的智力水平。

除此之外，医疗相关大数据的引入也让百度医疗大脑能够发挥更大的作用。

百度基于国内领先的搜索引擎地位，积累了大数据方面的天然优势。

而且，很多专业权威的第三方医疗机构与之都建立了合作关系，这成为百度医疗大脑在数据方面的坚实基础。

据百度介绍，百度医疗大脑的数据来源于五个维度：

（1）PC和移动端产品上的实时医疗健康类的百度搜索数据。

此部分数据的量级达到了PB级。

（2）来自于传统线下的医疗机构、医院等信息和数据。

随着越来越多的医疗数据的引入，这一数据类别和量级正急剧增长，它们是医疗大脑的“智慧”

中枢。

（3）医疗科研院所、机构的信息和数据，这类数据更具前瞻性和预测性。

（4）卫生部门信息和数据的共享和协同。

（5）相关合作的体检机构所提供的民众体检数据和信息。

目前，百度医疗大脑已经开始在相关领域展现其实用价值。

在百度世界大会上，百度就在现场展示了其皮肤病诊断APP——康知皮肤医生。

康知皮肤医生由百度的合作商祥云医疗集团开发，它通过对用户上传的皮肤症状图片进行图像识别、机器学习等分析处理过程，然后给出有关皮肤病的鉴别结果。

康知皮肤医生正是基于百度医疗大脑的支撑，实现了快速识别和判断患者所患皮肤病种。

当然，康知皮肤医生只是百度医疗大脑价值的初步展现。

随着更多医疗行业的伙伴加入，百度医疗大脑通过技术与数据的结合，必将在个人健康管理、医疗大数据研究和公共卫生领域发挥出巨大的作用。