谷歌搜索或可预测海洛因过量服用

根据美国疾病控制与预防中心的数据，全美每天约有 115 人死于阿片类药物过量。缺乏及时、精细的数据加剧了这场危机；一项研究表明，1999 年至 2015 年间，阿片类药物死亡人数被低估了多达 7 万人，这使得政府难以做出回应。但现在，互联网搜索已成为预测城市甚至特定社区过量服用集群的数据来源——这些信息可以帮助地方干预措施挽救生命。

工作假设是，一些在互联网上搜索关于海洛因和其他阿片类药物信息的人可能在不久的将来过量服用。为了验证这一假设，加州大学预测技术研究所 (UCIPT) 的一名研究人员及其同事开发了几个统计模型，根据阿片类药物相关关键词、都市收入不平等和急诊室就诊总人数来预测过量服用情况。他们发现了人们在何处以及如何搜索此类信息的区域差异（图表），并发现过量服用与每个关键词的搜索次数增加有关。研究人员表示，最佳拟合模型解释了约 72% 的最受欢迎搜索词与海洛因相关急诊就诊之间的关系。作者表示，他们发表在 2018 年 9 月号《药物和酒精依赖》杂志上的研究是首次报告以这种方式使用谷歌搜索。

为了开发他们的模型，研究人员获得了 2005 年至 2011 年美国九个都市区 12 种处方药和非处方阿片类药物的搜索数据。他们将这些数据与药物滥用和精神健康服务管理局同期海洛因相关急诊入院记录进行了比较。主要研究作者、行为心理学家和 UCIPT 执行主任肖恩·D·扬表示，这些模型可以修改，以预测其他阿片类药物的过量服用情况，或将搜索范围缩小到特定邮政编码。这可以为过量服用集群提供早期预警，并有助于决定在何处分发过量服用逆转药物纳洛酮。

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尽管如此，这种方法还是有局限性。并非所有人都在使用谷歌，而且一些搜索词缺乏重要的语境：“红糖”（一种海洛因的俚语）是大多数研究城市中最受欢迎的阿片类药物搜索词，但研究人员指出，他们的模型无法将其与烘焙配料区分开来。此外，研究中的过量服用数据相对陈旧。

匹兹堡大学的生物统计学家珍妮·布查尼奇没有参与预测研究，她说，“该论文突显了需要新的、创新的方法来分析与阿片类药物流行病相关的数据。”