随着智能手机的普及，“云”时代的信息化产物已经悄无声息地改变了人们的生活方式。《Nature》杂志发表的文章显示，谷歌甚至利用其强大的数据系统分析流感趋势。那么，“云”端流感预测是怎样的？它真的准确吗？
谷歌监测流感趋势
10年前，美国疾病控制预防中心（CDC）只能提供发生于几周前的流感疫情报告。随着技术的进步，尤其是CDC数据信息加入“谷歌流感趋势”，CDC已经开始更新实时疫情报告。“谷歌流感趋势”是通过监控谷歌搜索的相关数据分析而来。输入“流感药物”、“受凉还是流感”、或者“流感症状”这样的关键词，将提示搜索者伴有流感样症状的可能性很高。科学家可以通过这些数据分析全球流感趋势。而且，研究证实这种由简单算法汇集的谷歌数据与CDC报告得出的官方数据能够完美契合。
但是，实时的流感信息对于医生来说似乎还不够好，他们更希望知道几天甚至几周以后流感的发生地点。为此，美国哥伦比亚大学流行病学专家利用2003~2008年的谷歌流感趋势的数据研发了数学模型，用以预测流感季节未来7周的高峰情况。这些研究者将严格的流感数学传播模型与现实中观察到的流感感染情况结合并进行优化。
疾病预测VS天气预报
一个好的天气预报能够预报明天80%的降雨概率，那么一个好的疾病预报也应有这样的确信度。与天气预报一样，疾病的预测也需要大量的数据。其中一项最重要的数据是可能感染的患者数目，但是这一完整数据的追踪难度明显限制了病情预测的精确性。其他重要的数据包括出现感染的患者人数、易于传播疾病的人数和人们感染疾病的时间长度等，甚至几个世纪前的病例报道都可以提供重要的数据。
天气数据对于精确的疾病预报也至关重要。很多科学家推测，湿度的大幅改变可能导致流感病例的急剧增加。而长期的气候变化也可能导致霍乱的暴发。在孟加拉国，人们非正式地把霍乱暴发和来自南美洲的东太平洋极端暖流（厄尔尼诺）联系起来。厄尔尼诺现象增加了局部的洪水，而这可能会摧毁当地的卫生系统，从而导致霍乱的流行。
难以预测的“龙卷风”
就像人们并不能准确预测所有的天气一样，人们也并不能很容易地预测所有疾病。比如说，气象学家现在可以成功地预测台风的发生，但是并不能预测龙卷风的发生。季节性流感和诸如麻疹、霍乱这样的疾病已经存在了上千年，这些疾病就像台风一样。这些疾病有很长的历史，并且有波动规律，因此科学家能够计算出接下来会发生什么。但是，新产生的像SARS和埃博拉病毒感染这样的疾病更像是龙卷风，它们只有很少的数据可以用来进行预报。还有，这些感染性疾病的特点使得它们天生就不易于预报。
总之，人们通过天气预报来知晓该不该带伞或者要不要多加外套。如果疾病预报也能做到这么广泛，那么人们将会运用这些预报信息来指导自己的行为。科学家期待这种预报作为一款应用，出现在身边的智能手机上。（丁香园）
