GT is in the early phases of develo

GT is in the early phases of development, and its data “may contain inaccuracies for a number of reasons, including data sampling issues and approximation methods used to compute the results” [12]. Currently, GT search criteria are not standardized. Users may enter symptoms differently, depending on their level of education and their cultural and language backgrounds. For example, users may enter fever, pyrexia, chills, and rigors for the same symptom. Detailed analyses are re quired to find search query proxies that correlate well with specific diseases. The WNV example mentioned above shows that a Web search proxy may be used to track disease, but a rigorous statistical analysis is needed to verify this. These queries can be standardized by grouping search queries into syndromes. Syndromic surveillance has been established using the chief presenting complaints in emergency departments and medical records, with good success [9, 13, 18–28]. Clinicians can increase vigilance when spikes in search volume for syndromes increase. The creation of specialized tools for diseases or syndromic surveillance systems, however, may not be possible, for several reasons: diseases with low prevalences may not generate enough search volume, endemic diseases may have subtle changes from baselines levels that do not add value to traditional surveillance systems, and the time and resources for development of dedicated tools are likely to be limited.

To be most effective, GT requires large populations of Web search users, which means that GT is currently better suited to tracking disease activity in developed countries. Furthermore, GT is available only in a limited number of languages and re gion-specific versions.

In the examples of WNV and RSV given above, the data show good correlation to seasonal spikes in disease activity. This shows that GT may be able to signal disease activity while being con strained to 5 search variables. A rigorous analysis is needed to validate the search data against actual disease reports. We were unsuccessful in our attempts to contact Google for raw data to conduct such an analysis.

The example of “bird flu” showed spikes in search volume in regions where there were no actual cases of disease. This emphasizes the need for GT data to be used in conjunction with surveillance data from traditional modalities. A detailed analysis is required to assess the statistical methods that would account for this phenomenon. With globalization and jet-powered airplane travel, spikes in search volume serve to increase vigilance for diseases that can spread between countries rapidly, such as severe acute respiratory syndrome (SARS) and swine influenza. SARS, a coronaviral respiratory illness, likely originated in mainland China and spread to Hong Kong, Vietnam, Singapore, Canada, Germany, and beyond, in just a few days. From November 2002 to July 2003, >8098 probable SARS cases with >774 deaths were reported in 26 countries [29]. An epidemic of swine influenza A (H1N1) recently started in Mexico, with 26 laboratory-confirmed cases and 7 confirmed deaths in the first week of the epidemic. Within 1 week, there were confirmed cases in Canada, New Zealand, the United Kingdom, Israel, and Spain, causing the World Health Organization to raise its influenza pandemic alert from phase 3 to phase 4 [30]. Of note, there has been a large spike in the search volume for “(swine flu)” on GT that started on 23 April 2009 and, as of 29 April 2009, the 7 countries with the highest number of searches were the United States, New Zealand, Canada, Singapore, the United Kingdom, Australia, and Mexico.

GT is an exciting tool with enormous potential, as shown by Google Flu Trends. It is a convenient, easy, and accessible source of search data. In its current stage of development, GT can be used in conjunction with traditional surveillance systems to improve the efficacy of disease surveillance. Google Flu Trends has detected influenza outbreaks 7–10 days before the traditional surveillance systems used by the CDC. GT also has this potential, as shown by the examples of WNV and RSV. Experts in their respective fields should work with Google to build a specialized tool for infectious diseases that are amenable to this type of surveillance.

Still in its early phases of development, GT data may contain inaccuracies, which Google is working to resolve. Research is needed to find suitable Web search query proxies that correlate well to actual cases of diseases of interest. These proxies then can be used to establish specialized tools for infectious diseases, us ing Google Flu Trends as a blueprint, or to setup syndromic surveillance of Web search queries. Also, there are privacy issues involved in using Google Web search data. Google stores and uses data from personal Web searches for public research, often without the consent and knowledge of Internet users. In some cases, Google search data may be traced to individuals if they are signed into their accounts when they conduct online searches. Google assures users that personal search data remain safe and private.

In conclusion, GT is currently better suited to track epidemics, diseases with high prevalences, and diseases in developed countries than other types of diseases, because it requires large populations of Web search users to be most effective. However, the world is changing, and society is becoming more dependent on the Internet, thus providing a wealth of information that reflects the “collective intelligence” of populations. Google Flu Trends, and possibly GT, make it possible to track infectious disease activity faster than by traditional surveillance systems. This unique and innovative technology takes us one step closer to true real-time outbreak surveillance.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

GT คือในระยะแรก ๆ ของการพัฒนา และข้อมูล "อาจประกอบด้วยผิดพลาดใด ๆ สำหรับจำนวนของเหตุผล รวมทั้งประเด็นข้อมูลสุ่มตัวอย่างและวิธีการประมาณที่ใช้ในการคำนวณผลลัพธ์" [12] ปัจจุบัน GT ค้นหาเงื่อนไขที่ไม่มาตรฐาน ผู้ใช้อาจป้อนอาการต่าง ขึ้นอยู่กับระดับของการศึกษาและวัฒนธรรมของพวกเขาและพื้นหลังภาษาของพวกเขา ตัวอย่าง ผู้ใช้อาจป้อนไข้ pyrexia หนาวสั่น และท่านอาการเดียวกัน วิเคราะห์รายละเอียดที่เกี่ยวกับ quired หาพร็อกซีสอบถามค้นหาบ่อ correlate กับโรคเฉพาะ WNV ตัวอย่างดังกล่าวข้างต้นแสดงว่า สามารถใช้พร็อกซี่เว็บค้นหาติดตามโรค แต่การวิเคราะห์ทางสถิติอย่างเข้มงวดต้องตรวจสอบ แบบสอบถามเหล่านี้สามารถได้มาตรฐาน โดยจัดกลุ่มค้นหาเป็นแสงศตวรรษ เฝ้าระวังการหามีการสร้างใช้หัวหน้านำเสนอข้อร้องเรียนในแผนกฉุกเฉินและระเบียนทางการแพทย์ ดีดี [9, 13, 18-28] Clinicians สามารถเพิ่มระมัดระวังเมื่อเพิ่มปริมาณการค้นหาสำหรับแสงศตวรรษ spikes การสร้างเครื่องมือเฉพาะสำหรับโรคระบบเฝ้าระวังการหา อย่างไรก็ตาม ไม่สามารถ เนื่องด้วยหลายสาเหตุ: โรค มี prevalences ต่ำอาจสร้างเสียงพอค้นหา ตรวจโรคอาจมีการเปลี่ยนแปลงรายละเอียดจากระดับเส้นที่เพิ่มมูลค่าให้ระบบรักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิม และเวลาและทรัพยากรสำหรับการพัฒนาเครื่องมือเฉพาะมีแนวโน้มที่จะจำกัดการเพื่อให้มีประสิทธิภาพสูงสุด GT ต้องประชากรขนาดใหญ่ผู้ใช้ค้นหาเว็บ ซึ่งหมายความ ว่า GT กำลังดีเหมาะที่จะติดตามกิจกรรมโรคในประเทศที่พัฒนา นอกจากนี้ GT ได้ในจำนวนจำกัดภาษา และ กำลังกิอนเฉพาะรุ่นเท่านั้นในตัวอย่างของ WNV และ RSV ที่ให้ไว้ข้างต้น ข้อมูลแสดงความสัมพันธ์ที่ดีกับฤดูกาล spikes ในกิจกรรมโรค นี้แสดงว่า GT อาจสัญญาณโรคกิจกรรมก็ย้ำหลักการค้นหา 5 ตัวแปร จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์อย่างเข้มงวดเพื่อตรวจสอบข้อมูลค้นหาจากรายงานโรคจริง ประสบความสำเร็จในความพยายามของเราจะติดต่อ Google สำหรับข้อมูลดิบเพื่อทำการวิเคราะห์ได้ตัวอย่างของ "ไข้หวัดนก" พบ spikes ค้นหาเสียงในภูมิภาคมีกรณีไม่แท้จริงของโรค นี้เน้นสำหรับข้อมูล GT จะใช้ร่วมกับข้อมูลการเฝ้าระวังจาก modalities ดั้งเดิม ข้อมูลการวิเคราะห์จะต้องประเมินจากวิธีทางสถิติที่จะบัญชีสำหรับปรากฏการณ์นี้ โลกาภิวัตน์และเดินเครื่องบินเจ็ทขับเคลื่อน spikes ปริมาณการค้นหาให้บริการเพิ่มระมัดระวังสำหรับโรคที่สามารถแพร่กระจายระหว่างประเทศอย่างรวดเร็ว อาการทางเดินหายใจรุนแรงเฉียบพลัน (SARS) และไข้หวัดใหญ่สุกร SARS, coronaviral เจ็บป่วยระบบทางเดินหายใจ จีนแผ่นดินใหญ่มาในแนวโน้ม และแพร่กระจายไป Hong Kong เวียดนาม สิงคโปร์ แคนาดา เยอรมัน และ อื่น ๆ ในเพียงไม่กี่วัน จากเดือน 2002 พฤศจิกายนกรกฎาคม 2003, > กรณี 8098 น่าเป็นโรคนี้ด้วย > เสียชีวิต 774 ถูกรายงานใน 26 ประเทศ [29] โรคระบาดของไข้หวัดใหญ่สุกร (H1N1) เพิ่งเริ่มต้นในประเทศเม็กซิโก กรณีห้องปฏิบัติยืนยัน 26 และเสียชีวิตที่ยืนยัน 7 ในสัปดาห์แรกของการระบาด ภายใน 1 สัปดาห์ มีกรณียืนยันในแคนาดา นิวซีแลนด์ สหราชอาณาจักร อิสราเอล และ สเปน การทำให้องค์การอนามัยโลกยกของไข้หวัดใหญ่ระบาดเตือนจากระยะ 3 ระยะ 4 [30] ตั๋ว มีสไปค์ขนาดใหญ่ปริมาณการค้นหาสำหรับ "(หวัด)" ใน GT ที่เริ่มต้นเมื่อวันที่ 23 2552 เมษายน ก วันที่ 29 2552 เมษายน 7 ประเทศ ด้วยหมายเลขสูงสุดของการค้นหาถูกสหรัฐอเมริกา นิวซีแลนด์ แคนาดา สิงคโปร์ สหราชอาณาจักร ออสเตรเลีย และประเทศเม็กซิโกGT เป็นเครื่องมือน่าตื่นเต้น มีศักยภาพมหาศาล แสดง โดยแนวโน้มไข้หวัดใหญ่ Google สะดวก ง่าย และสามารถเข้าถึงแหล่งที่มาของข้อมูลได้ ในขั้นตอนปัจจุบันของการพัฒนา สามารถใช้ร่วมกับระบบรักษาความปลอดภัยแบบ GT เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของการเฝ้าระวังโรค แนวโน้มไข้หวัด Google พบระบาดไข้หวัดใหญ่ 7 – 10 วันก่อนระบบรักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิมใช้ขั้นรุนแรง GT ยังมีศักยภาพนี้ ตามที่แสดง โดยตัวอย่างของ WNV และ RSV ผู้เชี่ยวชาญในสาขานั้น ๆ ควรทำงานกับ Google ในการสร้างเครื่องมือเฉพาะสำหรับโรคที่คล้อยตามการเฝ้าระวังชนิดนี้ตกยังอยู่ในระยะของช่วงต้นของการพัฒนา GT ข้อมูลอาจประกอบด้วยผิดพลาดใด ๆ ซึ่ง Google จะทำการแก้ไข จำเป็นต้องมีการวิจัยหาเหมาะสมเว็บค้นหาแบบสอบถามผู้รับมอบฉันทะที่เชื่อมโยงกับกรณีจริงโรคน่าสนใจดี พร็อกซีเหล่านี้นั้นสามารถใช้ในการสร้างเครื่องมือเฉพาะสำหรับโรคติดเชื้อ เรากำลังการแนวโน้มไข้หวัด Google เป็นแบบพิมพ์เขียว หรือเฝ้าระวังการหาการตั้งค่าของแบบสอบถามการค้นหาเว็บ ยัง มีปัญหาส่วนตัวเกี่ยวข้องกับการใช้เว็บ Google ค้นหาข้อมูล Google เก็บ และใช้ข้อมูลจากส่วนบุคคลเว็บค้นหาวิจัยสาธารณะ มักจะไม่มีความยินยอมและความรู้ของผู้ใช้อินเทอร์เน็ต ในบางกรณี อาจมีติดตาม Google ค้นหาข้อมูลกับบุคคลหากพวกเขาจะลงชื่อในบัญชีของพวกเขาเมื่อพวกเขาทำการค้นหาออนไลน์ Google มั่นใจผู้ใช้ข้อมูลส่วนบุคคลยังคงปลอดภัย และเอกชนเบียดเบียน GT อยู่จะดีกว่าเหมาะสมเพื่อติดตามโรคระบาด โรค ด้วย prevalences สูง และโรคในประเทศที่พัฒนามากกว่าโรค ชนิดอื่น ๆ เนื่องจากต้องการประชากรจำนวนมากของผู้ใช้ค้นหาเว็บให้มีประสิทธิภาพสูงสุด อย่างไรก็ตาม มีการเปลี่ยนแปลงโลก และสังคมเป็นอิสระมากขึ้นบนอินเทอร์เน็ต ทำ ให้ความมั่งคั่งของข้อมูลที่สะท้อนถึง "ปัญญารวม" ของประชากร Google แนวโน้มไข้หวัดใหญ่ และอาจ GT ช่วยให้คุณสามารถติดตามกิจกรรมโรคเร็วกว่า ด้วยระบบรักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิม เทคโนโลยีที่ไม่ซ้ำกัน และนวัตกรรมนี้จะเราหนึ่งขั้นใกล้ชิดเฝ้าระวังการระบาดจริงแบบเรียลไทม์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

GT อยู่ในขั้นตอนแรกของการพัฒนาและข้อมูลของ "อาจมีความไม่ถูกต้องด้วยเหตุผลหลายประการรวมทั้งปัญหาเก็บข้อมูลและวิธีการประมาณที่ใช้ในการคำนวณผล" [12] ปัจจุบัน GT เกณฑ์การค้นหาไม่ได้มาตรฐาน ผู้ใช้อาจป้อนอาการที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับระดับของการศึกษาและภูมิหลังทางวัฒนธรรมและภาษาของพวกเขา ตัวอย่างเช่นผู้ใช้อาจเข้าไข้ไข้หนาวสั่นและความโหดร้ายสำหรับอาการเดียวกัน การวิเคราะห์อย่างละเอียดอีกครั้ง quired เพื่อหาผู้รับมอบฉันทะคำค้นหาที่มีความสัมพันธ์ดีกับโรคที่เฉพาะเจาะจง ตัวอย่างเช่น WNV ดังกล่าวข้างต้นแสดงให้เห็นว่าพร็อกซี่ค้นหาเว็บอาจจะใช้ในการติดตามโรค แต่การวิเคราะห์ทางสถิติอย่างเข้มงวดเป็นสิ่งจำเป็นในการตรวจสอบนี้ คำสั่งเหล่านี้ได้มาตรฐานโดยการจัดกลุ่มคำค้นหาที่เป็นกลุ่มอาการของโรค การเฝ้าระวังอาการที่ได้รับการจัดตั้งขึ้นโดยใช้หัวหน้านำเสนอข้อร้องเรียนในแผนกฉุกเฉินและบันทึกทางการแพทย์ที่มีความสำเร็จที่ดี [9, 13, 18-28] แพทย์สามารถเพิ่มความระมัดระวังเมื่อ spikes ในปริมาณการค้นหาสำหรับกลุ่มอาการของโรคเพิ่มขึ้น การสร้างเครื่องมือพิเศษสำหรับโรคหรือระบบการเฝ้าระวัง syndromic แต่อาจเป็นไปไม่ได้ด้วยเหตุผลหลายโรคที่มีความชุกต่ำอาจไม่สร้างปริมาณการค้นหาพอโรคเฉพาะถิ่นอาจจะมีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยจากระดับที่เส้นเขตแดนที่ไม่เพิ่มมูลค่าให้กับแบบดั้งเดิม ระบบเฝ้าระวังและเวลาและทรัพยากรในการพัฒนาเครื่องมือเฉพาะมีแนวโน้มที่จะถูก จำกัด . เพื่อให้มีประสิทธิภาพมากที่สุด GT ต้องประชากรขนาดใหญ่ของผู้ใช้ค้นหาเว็บซึ่งหมายความว่า GT ปัจจุบันดีเหมาะกับการติดตามการเคลื่อนไหวของโรคในประเทศที่พัฒนา นอกจากนี้ GT จะใช้ได้เฉพาะในจำนวนที่ จำกัด ของภาษาและอีกรุ่น Gion เฉพาะ. ในตัวอย่างของ WNV และ RSV ดังกล่าวข้างต้นข้อมูลที่แสดงให้เห็นความสัมพันธ์ที่ดีที่จะแหลมตามฤดูกาลในการเคลื่อนไหวของโรค นี้แสดงให้เห็นว่า GT อาจจะไม่สามารถที่จะส่งสัญญาณการเคลื่อนไหวของโรคในขณะที่ถูกแย้งเครียดถึง 5 ตัวแปรค้นหา การวิเคราะห์อย่างเข้มงวดเป็นสิ่งจำเป็นในการตรวจสอบข้อมูลการค้นหากับรายงานโรคที่เกิดขึ้นจริง เราไม่ประสบความสำเร็จในความพยายามของเราที่จะติดต่อ Google สำหรับข้อมูลดิบที่จะดำเนินการเช่นการวิเคราะห์. ตัวอย่างของ "ไข้หวัดนก" แสดงให้เห็นว่าการขึ้นลงของปริมาณการค้นหาในภูมิภาคที่ไม่มีกรณีที่เกิดขึ้นจริงของการเกิดโรค นี้เน้นความจำเป็นสำหรับข้อมูล GT ที่จะใช้ร่วมกับข้อมูลการเฝ้าระวังจากรังสีแบบดั้งเดิม การวิเคราะห์รายละเอียดที่จำเป็นในการประเมินวิธีการทางสถิติที่จะบัญชีสำหรับปรากฏการณ์นี้ กับโลกาภิวัตน์และการเดินทางเครื่องบินเจ็ทขับเคลื่อนแหลมในปริมาณการค้นหาให้บริการเพื่อเพิ่มความระมัดระวังโรคที่สามารถแพร่กระจายระหว่างประเทศอย่างรวดเร็วเช่นโรคทางเดินหายใจเฉียบพลัน (ซาร์ส) และไข้หวัดหมู โรคซาร์สโรคทางเดินหายใจ coronaviral น่าจะเกิดขึ้นในจีนแผ่นดินใหญ่และแพร่กระจายไปยังฮ่องกง, เวียดนาม, สิงคโปร์, แคนาดา, เยอรมนีและเกินในเวลาเพียงไม่กี่วัน จากพฤศจิกายน 2002 ถึงเดือนกรกฎาคม 2003> 8098 กรณีโรคซาร์สน่าจะเป็นกับ> 774 เสียชีวิตได้รับรายงานใน 26 ประเทศ [29] การแพร่ระบาดของไข้หวัดหมู A (H1N1) เพิ่งเริ่มต้นในเม็กซิโก 26 รายที่มีห้องปฏิบัติการที่ได้รับการยืนยันและ 7 ได้รับการยืนยันการเสียชีวิตในสัปดาห์แรกของการระบาด ไม่เกิน 1 สัปดาห์มีได้รับการยืนยันในกรณีแคนาดา, นิวซีแลนด์, สหราชอาณาจักร, อิสราเอล, และสเปนทำให้องค์การอนามัยโลกที่จะยกระดับการแจ้งเตือนของโรคไข้หวัดใหญ่ระบาดจากเฟส 3 เฟส 4 [30] โน้ตได้มีการเข็มขนาดใหญ่ในปริมาณการค้นหาสำหรับ "(ไข้หวัดหมู)" ใน GT ที่เริ่มต้นเมื่อวันที่ 23 เมษายน 2009 และเป็นวันที่ 29 เมษายน 2009, 7 ประเทศที่มีจำนวนมากที่สุดของการค้นหาเป็นสหรัฐอเมริกา นิวซีแลนด์, แคนาดา, สิงคโปร์, สหราชอาณาจักร, ออสเตรเลีย, และเม็กซิโก. GT เป็นเครื่องมือที่น่าตื่นเต้นกับศักยภาพมหาศาลดังที่แสดงโดย Google แนวโน้มไข้หวัดใหญ่ มันเป็นความสะดวกง่ายและสามารถเข้าถึงแหล่งที่มาของการค้นหาข้อมูล ในขั้นตอนปัจจุบันของการพัฒนา GT สามารถนำมาใช้ร่วมกับระบบการเฝ้าระวังแบบดั้งเดิมในการปรับปรุงประสิทธิภาพของการเฝ้าระวังโรค Google แนวโน้มไข้หวัดใหญ่ได้ตรวจพบการระบาดของโรคไข้หวัดใหญ่ 7-10 วันก่อนที่จะมีระบบการเฝ้าระวังแบบดั้งเดิมที่ใช้โดย CDC GT ยังมีศักยภาพนี้ที่แสดงโดยตัวอย่างของ WNV และ RSV ผู้เชี่ยวชาญในสาขาของตนควรจะทำงานกับ Google เพื่อสร้างเครื่องมือพิเศษสำหรับโรคติดเชื้อที่มีความคล้อยตามประเภทของการเฝ้าระวังนี้. ยังคงอยู่ในขั้นตอนแรกของการพัฒนาข้อมูล GT อาจมีความไม่ถูกต้องที่ Google คือการทำงานเพื่อแก้ปัญหา การวิจัยเป็นสิ่งจำเป็นที่จะหาผู้รับมอบฉันทะคำค้นหาเว็บที่เหมาะสมที่มีความสัมพันธ์ที่ดีกับกรณีที่เกิดขึ้นจริงของโรคที่น่าสนใจ ผู้รับมอบฉันทะเหล่านี้สามารถนำมาใช้ในการสร้างเครื่องมือพิเศษสำหรับโรคติดเชื้อเรา ing Google แนวโน้มไข้หวัดใหญ่เป็นพิมพ์เขียวหรือเพื่อการเฝ้าระวังการติดตั้งซินโดรมการค้นหาเว็บ นอกจากนี้ยังมีประเด็นความเป็นส่วนตัวเกี่ยวข้องในการใช้ข้อมูลการค้นหาของ Google เว็บ ร้านค้า Google และใช้ข้อมูลจากการค้นหาเว็บส่วนบุคคลสำหรับการวิจัยสาธารณะมักจะไม่ได้รับความยินยอมและความรู้ของผู้ใช้อินเทอร์เน็ต ในบางกรณีข้อมูลการค้นหาของ Google อาจจะโยงไปถึงบุคคลที่หากพวกเขาจะลงนามในบัญชีของพวกเขาเมื่อพวกเขาดำเนินการค้นหาออนไลน์ Google ผู้ใช้มั่นใจได้ว่าข้อมูลการค้นหาส่วนบุคคลยังคงปลอดภัยและเอกชน. โดยสรุป GT ขณะนี้มีความเหมาะสมที่ดีกว่าที่จะติดตามการระบาดโรคที่มีความชุกสูงและโรคในประเทศที่พัฒนากว่าชนิดอื่น ๆ ของโรคเพราะต้องประชากรขนาดใหญ่ของผู้ใช้เว็บเพื่อการค้นหา มีประสิทธิภาพมากที่สุด แต่โลกที่มีการเปลี่ยนแปลงและสังคมมีมากขึ้นขึ้นอยู่กับอินเทอร์เน็ตจึงให้ความมั่งคั่งของข้อมูลที่สะท้อนให้เห็นถึง "ปัญญารวม" ของประชากร Google เทรนด์ไข้หวัดใหญ่และอาจ GT, ทำให้มันเป็นไปได้ในการติดตามการเคลื่อนไหวของโรคติดเชื้อได้เร็วกว่าโดยระบบการเฝ้าระวังแบบดั้งเดิม ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่ไม่ซ้ำกันและนวัตกรรมจะพาเราขั้นตอนหนึ่งที่ใกล้ชิดกับเวลาจริงการเฝ้าระวังการระบาดของโรคที่แท้จริง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จีที ในช่วงต้นๆ ของการพัฒนา และ ข้อมูล ของ " อาจมีความไม่ถูกต้องสำหรับจำนวนของเหตุผล รวมถึงปัญหาการใช้ข้อมูลตัวอย่างและวิธีการคำนวณหาผลลัพธ์ " [ 12 ] ขณะนี้การค้นหา GT ไม่ได้มาตรฐาน ผู้ใช้สามารถระบุอาการแตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับระดับการศึกษา และภูมิหลังทางวัฒนธรรมและภาษา . ตัวอย่างเช่นผู้ใช้อาจระบุไข้ การมีไข้ หนาวสั่น และบรรเทาให้อาการเดียวกัน วิเคราะห์รายละเอียดมีอีก quired เพื่อค้นหาการค้นหาผู้รับมอบฉันทะที่สัมพันธ์กับโรคที่เฉพาะเจาะจง เลือดตัวอย่างที่กล่าวถึงข้างต้นแสดงให้เห็นว่าการค้นหาเว็บพร็อกซี่อาจจะใช้ในการติดตามโรค แต่เคร่งครัด สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อตรวจสอบนี้ข้อสงสัยเหล่านี้สามารถเป็นมาตรฐาน โดยจัดกลุ่มค้นหาในกลุ่มอาการของโรค . syndromic เฝ้าระวังได้ก่อตั้งขึ้นโดยหัวหน้าเสนอข้อร้องเรียนในแผนกฉุกเฉินและประวัติทางการแพทย์ที่ดีกับความสำเร็จ [ 9 , 13 , 18 – 28 ] ช่วยเพิ่มความระมัดระวังเมื่อ spikes ในหมวดค้นหากลุ่มอาการของโรคเพิ่มขึ้นการสร้างเครื่องมือเฉพาะสำหรับโรคหรือระบบเฝ้าระวัง syndromic อย่างไรก็ตาม อาจเป็นไปได้หลายสาเหตุ : โรคต่ำ เฝ้าระวังอาจไม่สร้างปริมาณการค้นหาเพียงพอ โรคระบาด อาจมีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยจากเส้นระดับที่ไม่เพิ่มมูลค่าให้กับระบบการเฝ้าระวังแบบดั้งเดิมและเวลาและทรัพยากรในการพัฒนาโดยเฉพาะเครื่องมือมีแนวโน้มที่จะกัด

ให้มีประสิทธิภาพมากที่สุด , GT มีประชากรขนาดใหญ่ของผู้ใช้ค้นหาเว็บซึ่งหมายความว่า GT ยังเหมาะกับการติดตามความรุนแรงของโรคในประเทศที่พัฒนา นอกจากนี้ , GT สามารถใช้ได้เพียงจำนวน จำกัด ของภาษา และรุ่นที่เฉพาะเจาะจงจะ Gion .

ในตัวอย่างเลือด และติดเชื้อที่ให้ข้างบน ข้อมูลที่แสดงความสัมพันธ์ในกิจกรรมโรค spikes ตามฤดูกาล นี้แสดงให้เห็นว่า GT อาจสัญญาณความรุนแรงของโรคในขณะที่ con เครียด 5 ตัวแปร การค้นหา การวิเคราะห์ที่เข้มงวดจะต้องตรวจสอบข้อมูลที่ค้นหาจากรายงานโรคที่แท้จริงเราก็ไม่ประสบความสำเร็จในความพยายามของเราที่จะติดต่อ google หาข้อมูลเพื่อดำเนินการเช่นการวิเคราะห์

ตัวอย่างของ " ไข้หวัดนก " พบ spikes ในปริมาณการค้นหาในภูมิภาคที่ไม่มีจริงกรณีของโรค นี้เน้นความต้องการข้อมูล GT จะใช้ร่วมกับข้อมูลการเฝ้าระวังจากรูปแบบดั้งเดิมรายละเอียดการวิเคราะห์จะต้องศึกษาวิธีการทางสถิติที่อธิบายปรากฏการณ์นี้ได้ กับโลกาภิวัตน์และเจ็ทเครื่องบินเดินทาง , spikes ในหมวดการค้นหาบริการเพิ่มความระมัดระวังสำหรับโรคที่สามารถแพร่กระจายอย่างรวดเร็ว ระหว่าง ประเทศ เช่น โรคทางเดินหายใจเฉียบพลันรุนแรง ( SARS ) และไข้หวัดใหญ่ของสุกร ขุน เป็น coronaviral ระบบทางเดินหายใจโรคน่าจะมาจากจีนแผ่นดินใหญ่ และแพร่กระจายไปยังฮ่องกง , เวียดนาม , สิงคโปร์ , แคนาดา , เยอรมนี , และ อื่นๆ ในเพียงไม่กี่วัน พฤศจิกายน 2545 ถึงกรกฎาคม 2546 > 8098 น่าจะเป็นซาร์สราย > เสียชีวิตแล้วมีรายงานใน 26 ประเทศ [ 29 ] การแพร่ระบาดของโรคไข้หวัดสุกร ( H1N1 ) เพิ่งเริ่มในเม็กซิโกกับ 26 ห้องปฏิบัติการยืนยันกรณี 7 ยืนยันการเสียชีวิตในสัปดาห์แรกของการแพร่ระบาด ภายใน 1 สัปดาห์ มีการยืนยันคดีในแคนาดา นิวซีแลนด์ สหราชอาณาจักร อิสราเอล และสเปน ทำให้องค์การอนามัยโลกยกระดับการระบาดเตือนจากเฟส 3 เฟส 4 [ 30 ] ของหมายเหตุมีเข็มขนาดใหญ่ในหมวดค้นหา " ( ไข้หวัดหมู ) " จีที ที่เริ่มเมื่อวันที่ 23 เมษายน 2552 และเมื่อวันที่ 29 เมษายน 2009 , 7 ประเทศที่มีจำนวนมากที่สุดของการค้นหาคือสหรัฐอเมริกา , นิวซีแลนด์ , แคนาดา , สิงคโปร์ , สหราชอาณาจักร , ออสเตรเลีย , และเม็กซิโก .

GT ที่น่าตื่นเต้นคือเครื่องมือที่มีศักยภาพมหาศาล , ที่แสดงโดย Google แนวโน้มไข้หวัดใหญ่ . มันสะดวก ง่ายดายและสามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลการค้นหา ในขั้นตอนปัจจุบันของการพัฒนา , GT สามารถใช้ร่วมกับระบบการเฝ้าระวังแบบดั้งเดิมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการเฝ้าระวังโรค ไข้หวัดไข้หวัดใหญ่ระบาดแนวโน้ม Google ตรวจพบ 7 – 10 วันก่อนแบบเฝ้าระวังระบบที่ใช้โดย CDC GT ยังมีศักยภาพนี้ ดังจะเห็นได้จากตัวอย่างเลือด และติดเชื้อ .ผู้เชี่ยวชาญในสาขาของตนควรจะทำงานกับ Google ในการสร้างเครื่องมือเฉพาะสำหรับโรคติดเชื้อที่ให้ความร่วมมือในการตรวจชนิดนี้

ยังอยู่ในขั้นตอนแรกของการพัฒนา gt ข้อมูลอาจมีความไม่ถูกต้อง ซึ่ง Google จะทำงานเพื่อแก้ไข การวิจัยเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อหาที่เหมาะสม เว็บค้นหาผู้รับมอบฉันทะที่สัมพันธ์กันกับกรณีจริงของโรคที่น่าสนใจผู้รับมอบฉันทะนี้จากนั้นจะสามารถใช้ในการสร้างเครื่องมือเฉพาะสำหรับโรคติดเชื้อ เราอิงแนวโน้มไข้หวัดใหญ่ Google เป็นพิมพ์เขียว หรือติดตั้ง syndromic เฝ้าระวังของการค้นหาเว็บ นอกจากนี้ ยังมีประเด็นความเป็นส่วนตัวที่เกี่ยวข้องในการใช้ Google ค้นหาเว็บข้อมูล Google เก็บและใช้ข้อมูลจากเว็บส่วนบุคคลค้นหาวิจัยสาธารณะ มักจะต้องได้รับการยินยอมและความรู้ของผู้ใช้อินเทอร์เน็ตในบางกรณี การค้นหาข้อมูล Google อาจจะโยงไปถึงบุคคลถ้าพวกเขาจะลงนามในบัญชีของพวกเขาเมื่อพวกเขาทำการค้นหาออนไลน์ Google มั่นใจว่าผู้ใช้ข้อมูลการค้นหาส่วนบุคคลยังคงปลอดภัยและส่วนตัว

สรุป GT ยังเหมาะกับการติดตามเฝ้าระวังโรคระบาด โรค กับ สูง และโรคในประเทศที่พัฒนากว่าชนิดอื่น ๆของโรคเพราะมันต้องมีประชากรขนาดใหญ่ของผู้ใช้ค้นหาเว็บให้มีประสิทธิภาพมากที่สุด แต่โลกคือการเปลี่ยนแปลง และสังคมมีมากขึ้นขึ้นอยู่กับอินเทอร์เน็ตจึงให้ความมั่งคั่งของข้อมูลที่สะท้อนให้เห็นถึง " ปัญญา " โดยรวมของประชากร ของ Google แนวโน้มไข้หวัดใหญ่และอาจ GT ,ทำให้มันเป็นไปได้ที่จะติดตามกิจกรรมโรคติดเชื้อได้เร็วกว่าระบบการเฝ้าระวังแบบดั้งเดิม เทคโนโลยีที่เป็นเอกลักษณ์และนวัตกรรมนี้จะพาเราเข้าใกล้ความจริงเรียลไทม์การเฝ้าระวัง .