实际上，除了Google之外，在其他社交媒体上发布的微博客或搜索历史记录的一开始，也可能是潜在疾病暴发的警告信号。有很多方法可以从社交媒体上收集帖子，包括使用那些媒体平台本身提供的公共API，通过编程自行构建搜寻器的方法，也可以不必理会任何编码或技术技能通过使用自动网络爬虫。
通过从微博客中过滤掉关键字，数据科学家可以使用LASSO算法基于关键字的特征建立预测性流感模型。另外，在疾病传播过程中，长时间接触病原体会增加感染机会。许多公共卫生调查表明，某些疾病可能与基因类型，生活方式，身体症状有关。通过在潜伏期设计个性化和定制的治疗方法，可以探索遗传信息和病史记录，以预防潜在疾病。
例如，已开发出Mayo System，用作数据科学家的数据分析平台，用于存储和分析来自患者的历史记录数据，并为有需要的人定制个性化的治疗计划。通过分析身体症状和其他历史记录，医务人员可以从数据分析系统中找到匹配的诊断信息，然后有效地提出指导性的治疗计划。
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