Освен за нуждите на бизнеса „големите данни” (big data) могат да се използват ефективно и в борбата с болести и разпространение на епидемии, смятат експерти.
Девет дни преди да бъде официално обявена епидемията от Ебола, група изследователи от Бостън откриха разпространението на хеморагична треска в Гвинея. Картина на движението на епидемията от смъртоносния вирус в Западна Африка беше съставена от стартиращата компания HealthMap. Тя прилага алгоритъм, който отчита информация от социалните медии, местните новинарски източници и други данни, достъпни в интернет.
Официалните служби по правило са по-внимателни с подобни изявления, поради което публичното разгласяване на епидемиите обикновено закъснява, отбелязва Кларк Фрийфелд, изследовател от HealthMap. „Нашата роля е да направим тази информация достъпна колкото се може по-скоро, дори ако не е проверена на същото ниво, както при официалните изявления”, казва той.
Много други експерти са съгласни, че подходът с използване на големи данни може да бъде полезен в борбата с епидемиите. В същото време остава спорен въпросът дали по-ранните съобщения за разпространение на вируса Ебола могат да помогнат в борбата с епидемията.
[related-posts]
Някои специалисти считат, че системите за големи данни могат да бъдат полезни на първо място не за откриване на вече действащи огнища на заболявания, а за предсказване на потенциално възможни епидемии от подобен род, благодарение на анализ на достъпната информация.
В този случай, практически същите технологии, които помагат на маркетолозите да показват на потребителите целева реклама или да им предлагат музика и видео за гледане, могат да бъдат използвани за борба с инфекциозни заболявания като Ебола.
Мариса Айзенберг, епидемиолог от Университета Мичиган, смята, че големите данни имат огромен потенциал за борба не само срещу Ебола, но и срещу епидемиите от други болести. Тя използва технологии за анализ на големи данни, за да изучава разпространението на заболявания като холерата в Хаити.
По-точен анализ може да бъде направен с включване в масивите от данни на съобщения от социалната мрежа Twitter, информация от авиокомпаниите, обажданията в спешната помощ и др. „Трябва да намерим начин да правим всичко това в голям мащаб, с обработка на данните в реално време, тъй като икономията на време е много важна”, отбелязва Айзенберг.
