年2月6日的《Science》刊载了一篇文献，其研究者表示同意M.J.Khoury和J.P.A.Ioannidis（“Bigdatameetspublichealth”Perspectives,28November,p.）的观点，即认为“强大的流行病学基础、稳健的知识整合、循证医学原则以及拓展的翻译研究议程”可以推动大数据在公共卫生方面的应用。然而，为了实现这一设想，大数据科学家和公共卫生从业者必须建立更好的关系。
卫生系统从业者应可利用大数据分析算法。这不仅仅是需要自由使用的计算机代码和用户友好的图形用户界面。为没有编程背景的用户设计的外展计划、自学模块和教科书，将促进这些算法和统计工具整合到公共卫生、医疗、护理和其他卫生保健相关的学位课程中，这些课程的毕业生将占据国内外公共卫生从业者的大部分。一般的公共卫生从业者并非计算机科学家。
来自疾病防控中心（CDC）的埃博拉响应模式，为传染病建模领域提供了不错的范例。CDC埃博拉应急建模工作组以流行病学数据建立了基于数据表的马尔科夫链模型，并对有效干预措施放大和未放大进行比较，旨在为政策制定者提供发病率预测。以此为沟通工具，工作组将埃博拉爆发的潜在可怕后果传达给了高层决策者。该简单模型对全球埃博拉响应的政策方面产生了很大影响，因为它可以将具有震撼力的消息传达给政策制定者，促进资源动员，加快行动速度。归根结底，模型是向政策制定者反应情况的工具。向目标受众咨询，有助于确保产品符合其需求。同样地，大数据分析应帮助从业者告知政策制定者政策选项，以及他们如何将自己的消息传达给公众。
原文出处：FungIC,TseZT,FuKW.ConvertingBigDataintopublichealth[J].Science.Feb6;():.doi:10./science...-b.
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