第二节　互联网＋

秉承“在任何地点迅速获得数据”理念的互联网，不容置疑，已成为世界上规模最大的公共数据源，人们从中能获得的数据涉及新闻、广告、金融、教育、政务和商务等，当然还有医疗。许多有识之士认为，互联网“免费”教育和普及了医疗与健康知识，让很多民众“未”

病即能成良医。

目前，在网络上获取的医学相关数据是很丰富的。以美国为例，能在yelp，com等点评网站上找到患者对医院的评价；能在Web MD，com等医药互动网站上找到疾病的新药信息；能在healtnih，nih，gov，healthfinder，gov，myoclinic，org，intelheahh，corn等来自政

府或一些专业医学学会的官方网站获得疾病研究信息；能在Public Citizen，Consumers Union等消费者健康权益组织网站上获得疾病康复与关怀等信息。另据美国疾病控制与预防中心的一项调查，成年人在互联网上搜索健康信息和发表相关话题的比例分别超过50%和20%。(https://www.daowen.com)

当前，尽管很多人被这些数据资源所吸引，然而对其进行开发和利用的仅限于医药产品企业。常见的情况是，消费者在阅读某种疾病信息时，相关的药物及其他医药产品的广告将出现在该页面。即便是一些信誉良好的网站，同样也在这么做。具体做法是：跟踪、挖掘用户上网的cookie文件，对用户进行分类，与广告主的产品特征进行关联、匹配和排序；或者监测用户鼠标的移动情况，使互动网幅广告随着用户光标移动自动弹出，并计算用户停留时间以监测广告效果；或利用用户的麦克风监听“背景声音”，以确保让广告只出现在广告主想要呈现的用户面前。同时，这种精准广告还能使网站的同一固定广告位能针对不同用户投放，从而向多个广告主收取费用。

应当看到，仅如此利用医疗的互联网数据资源仍然是不够的，有一类信息现在在互联网上还找不到，例如通过互联网找医生。就无法确定谁是某种疾病（如脑肿瘤、神经系统疾病、帕金森病或是心脏瓣膜异常）的主导研究者及其候选人，这里有很多问题。例如，就算前往谷歌学术搜索查看这种疾病引用率最高的文章，然而同行评审出版物的引用率是需要时间的（通常要几年）。这种迟滞效应经常耽误病情；又如。很难确定哪些专家只是拥有理论知识、哪些有实战经验；再如，不能通过地理信息检索等。所以说，对于海量互联网数据资源，需要大数据技术来进行协同创新，以获得更多的隐性知识。