岑於：IG變醫生？大數據診症或成趨勢
把大數據結合醫療用途，本來不是新鮮事物。幾年前Google推出過Google Flu Trends，嘗試以與疾病相關的搜尋關鍵字的數據，預測哪些地區有可能爆發流感或疫症。可惜計劃公布後，反而惹來很多人「白撞」胡亂輸入疾病關鍵字，令Google不得不終止計劃。不過，由於社交媒介充滿著巨量與疾病相關的圖片及訊息，就大數據能否預測甚至診斷疾病的研究從未止息。
最近，美國University of Vermont的學者就發現，抑鬱症的患者，其實在Instagram一早有跡可尋。他們以超過四萬名Instagram用戶的上載圖片為研究材料，研究發現，抑鬱症患者比一般人在Instagram上載更多色調為藍色、灰色、黑色的圖片。而且這個傾向早在他們被確認為患了抑鬱症之前已經出現，換言之，透過大數據，他們可以比一般臨床精神醫生更早預測到應診者患抑鬱症的機會。而且，透過Instagram數據成功確診抑鬱症患者的機會高達70%，比臨床診斷的42%出色得多。
另外，史丹福大學的科學家則透過分析13萬幅涉及二千種皮膚感染及皮膚病的圖片，整理出用作診斷皮膚病的程式。只要用戶上載自己患有皮膚問題部分的圖片，該程式就可以「診斷」出是哪一種皮膚感染或皮膚病，而且結果跟皮膚科醫生的診斷結果完全一致。
在日常生活方面，也有科學家正在研究「營養app」。用戶只要上載食物圖片，該「營養app」就可以分析圖中食物各種營養的含量。
隨著社交媒介發達，當中包含跟疾病與健康相關的大數據越來越豐富，令人不禁好奇，大數據日後會否成為病人尋求斷症的主要渠道。就此，有醫生認為並無不妥，只要分析大數據的程式診斷準確，讓病人多一個參考資訊畢竟是一件好事。積極地看，這甚至有助行動不便的病人盡早獲得初步診斷，及時求醫。
資料來源：Open Mind
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