謝月鋒　董現(xiàn)壘　陳卉　王燕　劉志成

摘要：為疾病突然爆發(fā)時醫(yī)療機構能夠及時采取應對措施合理配置醫(yī)療資源，本文以兒童腹瀉為例，利用網(wǎng)絡痕跡數(shù)據(jù)，提供一種建模思路和方法，對兒童腹瀉的發(fā)生進行即時預測。結果顯示，兒童腹瀉的發(fā)病具有明顯的周期性特征，同時大眾的網(wǎng)絡搜索行為與相關就診量具有明顯的相關性，人們可以利用網(wǎng)絡痕跡數(shù)據(jù)即時預測兒童疾病的未來就診量。

關鍵詞：公共網(wǎng)絡；痕跡數(shù)據(jù)；兒童腹瀉；數(shù)據(jù)挖掘；趨勢預測

在環(huán)境惡化等因素的影響下，近些年突然爆發(fā)某種疾病的現(xiàn)象時有發(fā)生，對醫(yī)院的應急管理系統(tǒng)提出挑戰(zhàn)。例如，目前多數(shù)醫(yī)院是依靠經(jīng)驗給醫(yī)生排班。比如首都醫(yī)科大學附屬北京兒童醫(yī)院會提前3個月就排好班次，如沒有特殊情況一般很少變動。這種模式具備一定的優(yōu)勢：患者可以提前預約掛號以減少排隊或等待時間，醫(yī)生則可以分散患者進行診治以提高效率。但是當某種疾病爆發(fā)時，醫(yī)院只能根據(jù)即時的就醫(yī)情況，臨時啟動應急預案，解決突如其來的大批量患者就醫(yī)問題。由于時間短，任務重，應急預案的執(zhí)行具有極大的不確定性，加上就醫(yī)患者的情緒波動等因素，就醫(yī)場所混亂的場景時有發(fā)生。再者，對于藥品的采購，醫(yī)院通常是根據(jù)歷史經(jīng)驗建立藥品基數(shù)，繼而每天根據(jù)缺藥情況產(chǎn)生采購訂單，進行補藥，正常情況下是可以滿足臨床需求。但是當某種疾病突然爆發(fā)時，就有可能出現(xiàn)特定藥品缺貨的現(xiàn)象。此時，如果在疾病的爆發(fā)初期就能預測未來幾天的就醫(yī)狀況，醫(yī)院就可以有較充分的時間來提前安排相關專業(yè)的醫(yī)生以及現(xiàn)場疏導人員，也能隨時對特定藥品等醫(yī)療資源進行預見性地調配，以應對臨床可能出現(xiàn)的緊急情況，從而井然有序的定向迎接"突然"增多的就醫(yī)患者，大大提高醫(yī)療應急管理效率。也就是說，在疾病大規(guī)模爆發(fā)的前期對其進行精確的"即時預測"具有重要的意義。

即時預測（"nowcasting"）與一般意義的預測不同，其目的并不是為了預測未來（長期）的狀況，而是為了清楚地把握當前的信息狀況[1]。要把握即時信息或實時信息，就必須利用發(fā)布即時信息的平臺，而社交媒體（包括搜索引擎）的出現(xiàn)和發(fā)展，為這一技術提供了關鍵性的支持。社交媒體中大量持續(xù)出現(xiàn)的即時信息為即時預測提供了可能，充分利用社交媒體中有效的即時信息，就有希望改善此類醫(yī)療應急管理的現(xiàn)狀。對大眾網(wǎng)絡行為信息（網(wǎng)絡痕跡數(shù)據(jù)）進行分析成為大數(shù)據(jù)分析的重要內(nèi)容，而將社交媒體大數(shù)據(jù)信息引入到疾病的預測和管理中，是本文的主要研究思路。本文利用百度搜索數(shù)據(jù)（百度指數(shù)），對兒童腹瀉這種多發(fā)疾病的即時預測進行了研究。

1 即時預測的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在互聯(lián)網(wǎng)中，人們不停地進行交流和搜索，產(chǎn)生了源源不斷的網(wǎng)絡痕跡數(shù)據(jù)[2-3]。相關研究發(fā)現(xiàn)，信息的發(fā)生雖然是不可提前預測的，但是早期的一些跡象及信息可以從社交媒體網(wǎng)絡中即時獲取，比如博客、微博、論壇以及搜索引擎等[2]。于是隨著數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展，人們開始研究社交媒體潛在信息與經(jīng)濟、社會指標之間的關系[4-5]。已經(jīng)有研究表明，社交媒體的潛在信息具有預測價值，如可以預測書籍的銷售結果[6]、票房的收入[7]甚至股市道瓊斯指數(shù)的波動[8-9]等。搜索引擎數(shù)據(jù)作為一種相對比較容易獲得的社交媒體數(shù)據(jù)，也被廣泛的應用于該類研究中。比如谷歌趨勢的數(shù)據(jù)可以被用來即時預測不同地區(qū)流感的流行狀況[10]以及各種經(jīng)濟指標數(shù)值，也有相關學者提出一系列建模方法研究消費者信心指數(shù)[11-13]或揭示著作的發(fā)表規(guī)律和趨勢等[14]。人們還基于話題搜索工具構建量化模型，研究消費者行為[15]以及疾病的流行和發(fā)生趨勢[16]等。然而目前國內(nèi)還沒有利用網(wǎng)絡數(shù)據(jù)來對疾病進行即時預測的研究，并且對網(wǎng)絡痕跡數(shù)據(jù)的量化分析與應用研究，多數(shù)還是以傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析、回歸分析為主，通過描述數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征或者通過一般的函數(shù)擬合與估計（如通過變量合并來降維[17-18]）來描述或預測網(wǎng)絡痕跡數(shù)據(jù)與特定社會、經(jīng)濟指標之間的關聯(lián)[19-22]。本文將在前人研究的基礎上，提出一種分析網(wǎng)絡數(shù)據(jù)和醫(yī)療指標相關關系的即時預測模型，以兒童腹瀉為例，展示其在疾病即時預測方面的功用。

2 數(shù)據(jù)獲取與建模

2.1數(shù)據(jù)準備 本文所使用的數(shù)據(jù)主要有兩部分，時間跨度均從2011年1月～2015年10月。

2.1.1首都醫(yī)科大學附屬北京兒童醫(yī)院歷史就診數(shù)據(jù)，近幾年醫(yī)療信息化發(fā)展迅速，首都醫(yī)科大學附屬北京兒童醫(yī)院2006年住院全面實現(xiàn)電子化，2009年門診全面實現(xiàn)電子化，臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)以相對標準化的形式儲存在數(shù)據(jù)庫中，大大方便了對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析。圖中以腹瀉和上呼吸道感染為例，展示了近幾年就診量變化趨勢，見圖1。本文的建模分析則主要以首都醫(yī)科大學附屬北京兒童醫(yī)院兒童腹瀉的就診數(shù)據(jù)為例。

3.1.2大眾對疾病相關關鍵詞的網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)，來自于百度指數(shù)。百度指數(shù)是由百度公司提供的以百度海量網(wǎng)民行為數(shù)據(jù)為基礎的數(shù)據(jù)分享平臺。百度指數(shù)由百度搜索引擎提供，其可以提供用戶查詢某問題被搜索的頻率隨時間變化的趨勢數(shù)據(jù)，如搜索規(guī)模、漲跌態(tài)勢、人群分布等等。將搜索的地點鎖定為北京市，就可以得到北京市市民對于特定話題（關鍵詞）的搜索趨勢數(shù)據(jù)。

由于百度指數(shù)不提供數(shù)據(jù)下載支持（只有圖像趨勢、無公開的API并且加密），本文利用易佰百度指數(shù)批量查詢工具對數(shù)據(jù)進行抓取，可以獲得每個關鍵詞每天的搜索量，對其進行統(tǒng)計處理就可以獲得特定關鍵詞的月度搜索趨勢數(shù)據(jù)（可分為總體趨勢，PC端趨勢和移動端趨勢），見圖2。

2.2模型的構建

2.2.1變量處理與選取 百度指數(shù)的總體趨勢是PC端趨勢和移動端趨勢的和，為了防止變量間的完全共線性，本文只選擇PC端趨勢和移動端趨勢的數(shù)據(jù)進行建模擬合。接下來，首先考查所選擇自變量（百度指數(shù)數(shù)據(jù)）的相關性，相關系數(shù)如表1所示。

從表 1可以看出，來自百度指數(shù)的數(shù)據(jù)有較高的相關性，部分變量間的相關系數(shù)高達0.998以上，為了避免方程的多重共線性，考慮將以上變量進行主成分分析，結果見表2及圖3。

從主成分分析的結果來看（表2及圖3），前兩主成分就可以比較全面的包含原百度指數(shù)的信息，達92.24。因此，本文選擇前兩個主成分進行建模，從而避免多重共線性的同時，降低自變量的維度，使得建模更容易。表3列出了所選取的兩個主成分變量Ci（i=1，2）與原百度指數(shù)變量之間的具體計算關系，即：

2.2.2模型的構建 從圖1可以看出，兒童腹瀉的歷史就診數(shù)據(jù)中不存在明顯的趨勢變化，但是存在比較明顯的季節(jié)性現(xiàn)象，即每年基本有兩個患病高峰期，大概為3月和10月附近，因此，本文考慮構建包含季節(jié)性周期的狀態(tài)空間模型。

3結果與分析

利用Stata求解方程（3），擬合數(shù)據(jù)與觀測的就診數(shù)據(jù)的對比見圖4，擬合曲線基本和觀測曲線的趨勢基本一致，能夠較好的表現(xiàn)出實際就診數(shù)量的變化和趨勢，也說明了模型的擬合效果相對較好。

從系數(shù)擬合的結果來看，P值均小于0.01，方程的擬合效果相對較好。接下來，我們對就診數(shù)據(jù)的季節(jié)性和原百度指數(shù)變量進行分析。

3.1就診數(shù)據(jù)的季節(jié)性周期 通過模型求解，可以獲得兒童腹瀉的的季節(jié)性周期，見圖5。從建模的結果來看，兒童腹瀉的就診情況具有明顯的季節(jié)性周期特點，一般的，每年2月和3月腹瀉疾病的高發(fā)期（春節(jié)附近），而每年的5～7月則相對發(fā)病較少。

3.2兒童腹瀉就診量與大眾網(wǎng)絡行為的關系分析 從表4中的擬合結果可以看出大眾網(wǎng)絡搜索行為與兒童腹瀉的就診量變化具有明顯的相關關系，具體地，大眾網(wǎng)絡行為與兒童腹瀉就診量的關系如圖6所示。從圖中可以看出，人們的網(wǎng)絡搜索行為會在一定程度上顯示人們對兒童腹瀉的就診需求狀況。兒童的腹瀉會導致人們在該領域的網(wǎng)絡搜索行為，同時也會導致兒童醫(yī)院的腹瀉就診量增加。從模型的結果來看，由大眾網(wǎng)絡搜索行為引致的相關就診量大概維持在8800上下，即大眾網(wǎng)絡搜索行為（對于兒童腹瀉相關話題）與兒童腹瀉的就診量具有顯著的相關性。

3.3利用大眾網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)即時預未來兒童腹瀉的就診量 本文將兒童腹瀉的就診量分解為兩部分，即季節(jié)性變化和由大眾網(wǎng)絡行為引致的就診量變化。一般地，季節(jié)性變化具有周期規(guī)律，只要明確具體的月份就可以了解當月的周期性特點。而網(wǎng)絡行為數(shù)據(jù)一般會早于醫(yī)院的就診數(shù)據(jù)可以提前獲得：比如可以利用當月上半月的搜索數(shù)據(jù)（2倍）作為對當月搜索數(shù)量的預測，這樣就可以利用網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)來即時預測未來一段時期的兒童疾病的就診量。

4 結論與總結

利用大眾網(wǎng)絡的搜索數(shù)據(jù)（百度指數(shù)），本文提出了利用網(wǎng)絡痕跡信息即時預測流行性疾病的思路和方法。以首都醫(yī)科大學附屬北京兒童醫(yī)院兒童腹瀉的就診情況為例，本文首先從百度指數(shù)獲得與兒童腹瀉相關的話題和關鍵詞的搜索量隨時間變化的趨勢數(shù)據(jù)，然后分析其相關性。為了防止模型的多重共線性，本文利用主成分分析提取了解釋變量的主成分，進而利用包含有季節(jié)性周期的狀態(tài)空間模型進行建模并獲得擬合結果。模型擬合結果較好，通過建模和求解，可以獲得結論如下。

網(wǎng)絡痕跡數(shù)據(jù)蘊含了大量有價值的潛在信息，人們可以通過一定的技術手段獲得其中的潛在信息。由于網(wǎng)絡痕跡數(shù)據(jù)具有實時性，因此人們可以通過分析網(wǎng)絡痕跡數(shù)據(jù)進行相關社會-經(jīng)濟指標的即時預測。同時，從網(wǎng)絡中獲得有價值的潛在信息相對于傳統(tǒng)的統(tǒng)計、問卷等方法也具有一定的優(yōu)越性，可以降低成本，提高效率，保證信息的客觀性。

從具體的建模結果來看，兒童腹瀉的發(fā)病具有明顯的周期性特征，同時大眾的網(wǎng)絡搜索行為與相關就診量具有明顯的相關性，人們可以利用網(wǎng)絡痕跡數(shù)據(jù)即時預測兒童疾病的未來就診量，而本文的建模思路和方法為其提供了一種行之有效的方案。

5討論

本文以兒童腹瀉為例，通過建模求解得出結論，進一步可選取幾種其他常見疾病，獲取數(shù)據(jù)，對結論進行驗證。同時，可選取不同區(qū)域（華北、華中、華南），分別對結論進行驗證。另一方面，在大眾網(wǎng)絡搜索行為與相關就診量具有明顯相關性的基礎上，可以進行更深層次的研究，最終得出大眾網(wǎng)絡搜索行為相對于相關就診量的提前量。從而就可以確定即時的大眾網(wǎng)絡搜索行為可以預測未來哪個時間點的就診量。

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編輯/金昊天