近日，中山大学公共卫生学院陆家海教授团队联合澳大利亚昆士兰科技大学Wenbiao Hu教授团队、广州市疾病预防控制中心和中山市疾病预防控制中心，开展登革热防控关键技术研究。该研究基于互联网大数据的网络监测系统，应用百度搜索指数评价防治措施效果和预测登革热疫情暴发。研究成果于2016年12月1日在国际知名期刊《Nature》子刊《Scientific Reports》刊出。

该研究是在百度搜索数据分享平台基础上进行数据挖掘分析，以广东省广州市和中山市的网民对登革热的搜索数据为基础，分别对两个城市2010-2014年间登革热报告病例与网民对搜索词“登革热”进行数据挖掘分析，初步揭示了广州市和中山市登革热暴发的百度搜索指数的可能阈值。

研究结果显示，在广州市，当观测点前三周网民对搜索词“登革热”的搜索指数的均值高于99.30，登革热暴发的可能性高达89.28%，模型校验的一致率为91.57%；而在中山市，当观测点前五周网民对搜索词“登革热”的搜索指数的均值高于68.10，登革热暴发的可能性接近100.00%，模型校验的一致率为94.64%。

此研究将互联网大数据与登革热疫情相结合，通过分析预测登革热暴发的可能性，对公共卫生防控部门提前制定防控策略，采取防控措施如蚊媒消杀控制、临床病例管理及健康教育等具有重要意义，为建立新型传染病监测系统模式提供了科学依据。