近年来，大数据的发展势头迅猛。连关乎群众生命安全的卫生医疗领域也开始涉足大数据，企图借助科技之力，更好地监测医药效果和预测大规模疾病趋势。
“谷歌流感趋势”便是谷歌2008年推出，用于预警流感的即时网络服务。该系统根据对流感相关关键词搜索进行数据挖掘和分析，创建对应的流感图表和地图，目前可预测全球超过25个国家的流感趋势。遗憾的是，“谷歌流感趋势”暂未将中国纳入其预测范围，不然我们就能用它来预测目前H7N9的疫情了。不过，仔细研读2006年来俄罗斯、美国、澳大利亚等国的流感数据，其中透露出的一些规律颇值得琢磨。
根据“谷歌流感趋势”显示，位于北半球的俄罗斯、美国、加拿大等国爆发大规模流感的时间主要集中在12月至次年3月(即北半球的冬末初春时节);而位于南半球的阿根廷、巴西及澳大利亚等国流感爆发时间则主要集中在6至8月(即南半球的冬季)。这两个时段，恰好与每年候鸟因繁殖、越冬而南北迁徙的时间高度重叠。
谷歌流感趋势：橘红色区域为俄罗斯
全球候鸟迁徙路线图
除了时间点的重叠外，对比“谷歌流感趋势”地图和全球候鸟迁徙路线图会发现，疫情严重的地区与候鸟迁徙路线之间也有重叠情况。譬如，“谷歌流感趋势”中疫情呈“橘红色”预警状态的俄罗斯，全球8条候鸟迁徙路线就有5条穿过它。
与此同时，全球8条候鸟迁徙路线里，经过我国的有3条，其中有1条是从阿拉斯加穿过西太平洋(601099)群岛，再经过我国东部沿海省份，而此次H7N9的主要疫区正是位于东部沿海的上海、浙江。
这一切似乎都在印证候鸟迁徙与禽流感病毒之间不可切割的联系。昨天，国家首席兽医师于康震在接受媒体采访时亦表示，H7N9病毒来源不明、传播途径不清，但不排除病毒通过候鸟迁徙带入国内的可能。假如这一观点得到进一步论证，那么我们是否就能周期性地采取防范措施，以抑制大规模流感病毒的爆发?
事实上，为了更好地防控流感，美国疾病预防控制中心(CDC)已经逐步使用大量的数据来监测疫情。过去几年，“谷歌流感趋势”也被证明表现卓越，预测结果与传统监测数据非常接近。
FluNearYou：红色气球代表至少1人疑似感染流感；黄色气球代表有出现类似流感症状；蓝色气球代表无相关症状报告。
除了“谷歌流感趋势”外，美国公共健康协会最近还推出了用于收集流感症状信息的应用网站FluNearYou，年满13周岁的网民均可注册参与调查。该网站每周一次的调查报告可以帮助防灾组织、研究人员以及公共卫生官员为流感疫情的扩散做好准备。
良好的监控机制和体系对防控大规模疾病有着举足轻重的意义。在科技时代，如何构建一个更加完善的疾病疫情监控信息系统，我们或许可以借鉴下美国的经验。
