在谷歌还不能使用查找剖析来精确盯梢流感之时，部分研讨人员现已声称他们能够凭借暗藏在维基百科中的数据来猜测疾病的传达。
世界闻名杂志《公共科学图书馆·核算生物学》(PLoS Computational Biology)刊登了一项新的研讨，该研讨由洛斯阿拉莫斯国家实验室（Los Alamos National Laboratory）的科学家完结。这些科学家对怎么使用维基百科中的信息猜测疾病的传达进行了解说。
科学家在研讨中写道：“从传统来看，依据生物学的监测技能精确，但本钱昂扬且速度慢。依据交际互联网数据，如交际媒体和查找查询等的新技能正在开展。”
研讨搜集了维基百科中的数据，并将这些数据和愈加传统的数据，即世界卫生组织（WHO）的发病陈述进行了比较。科学家随后树立了一个模型，能够将维基百科的拜访数据转化成全球的发病率。他们在从海地到挪威等9个不同地址对7种病进行了研讨，包含霍乱、登革热、埃博拉、艾滋病、流感、瘟疫和肺结核。
假如不做进一步的研讨，这样的转化含义不大。因而，科学家开端研讨相同的模型是否能够用来疾病的传达，成果证明，相同的模型能够猜测出巴西登革热和美国流感的迸发时刻，这比疾病的实在迸发时刻足足早了28天。不过，这种技能也有失误，其并没有猜测出在我国迸发的肺结核。
研讨人员指出，就像每天早上看天气预报那样，个人和大众健康官员能够依据每日的猜测来监测发病率并拟定未来的方案。研讨人员一起表明，此项研讨的意图是树立一个有用的，具有揭露数据和源代码的疾病监测和猜测体系，论文的宣布证明这样的想象是行得通的。
