二附院党双锁教授团队研究成果引发关注

医学预印本平台MedRxiv刊登了一篇由西安交通大学医学院第二附属医院党双锁、贾晓黎、王文俊等6人合作的科研论文《中国社交媒体微信可能在2019年SARS-CoV-2爆发前提前发现了迹象》。这篇2月24日上传的文章，虽然还在进行同行评议，但其观点已经引起了国际舆论的注意。

这篇论文主要利用开源的微信热词搜索索引，辅以百度的搜索索引进行研究。通过数据分析发现，在2019年12月的前3天“SARS”一词在武汉地区微信使用量出现异常，12月1日达到峰值，“腹泻”则在12月18日达到高峰（胃肠道反应是部分新冠肺炎的早期症状），12月22日“呼吸急促”“呼吸困难”两个词达到了高峰。“非典”一词的使用量在12月15日开始上升，一直维持在较高的水平，直到武汉疾病控制部门宣布发现了一种由新型冠状病毒引发的肺炎，“非典”一词的使用频率才逐步下降。考虑到新型冠状病毒出现之初，人们只能通过其症状进行判断，很容易联想起17年前的SARS，这些热词的出现完全可以预警当地出现了一次“类SARS”的疫情。

6位作者通过对微信等社交媒体出现频率异常的热词进行分析，大致可以判断12月1日武汉地区已经出现了多例新冠肺炎病例，这一结论与武汉金银潭医院在《柳叶刀》上发表论文指出的首例患者发病日期为12月1日非常接近。论文作者认为，通过分析社交媒体上的异常热词虽然不十分准确，但是仍然可以作为流行病观察的一个很好的补充工具。

随着人们对社交媒体的依赖程度越来越高，社交媒体大数据完全可以成为分析社会面情况的重要工具。而传染病研究作为一种有社会学属性的医学学科，通过对社交媒体上人们的反应进行观察，完全可以发现蛛丝马迹。特别是在大规模传染病爆发的初期，这种大数据研究方法可能会比医院的传染病监测系统还要准确。毕竟大多数人的习惯还是在出现症状后一段时间才会就医，就医之后医院对新传染病往往还不能立即确诊，这个时候人们通过社交媒体讨论相关症状，如果能够汇总分析这些症状，完全可以帮助流行病学家准确的发现问题。

大数据分析技术是21世纪信息技术的重大突破，人类不必再通过数据样本抽象总结规律，可以通过对完全数据的分析发现事实。美国等发达国家早已开始尝试把大数据技术用于医学领域。如果这次新冠疫情之后，大数据技术能够应用到我国传染病防治，提高传染病特别是新发传染病的发现、确认能力，也算是一大收获吧。

文章来源：腾讯新闻客户端自媒体“冲击时刻”

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