我们将如何应对下一次疾病大流行？contagionlive网站于6月18日发布了一篇文章给出了其见解。

面对在美国重新出现的麻疹疫情，面对从刚果民主共和国蔓延到乌干达的埃博拉病毒，以及抗生素耐药性的日益猖獗，文章认为使用我们武器库中的工具至关重要。流行病正以新的方式挑战我们;通过识别，隔离和沟通，我们有更好的机会减轻流行病的传播，也必须为它们做好准备。

生物防御最困难的一个方面是整合新技术以真正发挥作用。每一天，科技都在进步；然而，真正理解这些新工具能够如何促进全球卫生安全事业并防止下一次大规模流行病的发生，是具有挑战性的。In-Q-Tel技术人员副总裁兼BNext副主任Dylan George博士在其生物防御演讲中呼吁使用数据技术和预测来帮助解决下一次流行病问题。

George认为我们需要在疾病大规模爆发（outbreaks）、流行病（epidemics）甚至传染病大流行（pandemics）发生之前，尽早在生态系统和人类病例中采取干预措施，而这正是数据分析的用武之地。如果我们可以用它来预测飓风，那为什么不将它用于预测传染病？预测能力有助于政策的制定，甚至可以在私营部门内做出反应。

同时他也强调目前使用的预测仍然需要大量的工作。为了使其成为更适合流行病爆发决策的工具，需要有更多的资源来进行数据清理、结果可视化和高级分析等等。所有这些都需要时间。而一个棘手的问题是：目前美国的分析人才短缺。据估计，美国缺少140,000-190,000名具有深层分析能力的人来帮助突破大数据的障碍。尽管美国有像Viziflu这样的疾病控制和预防中心的范例能够来帮助改进流感预测的交流沟通，但还是迫切需要以有益的方式来传播关于预测的知识。

正如George所强调的那样，预测结果在疫情准备和响应中将变得越来越普遍，但我们还需要投资于数据清理，高级分析和可视化，来真正帮助缓解下一次流行病甚至大规模流行病的发生。公共卫生、生物防御、医疗保健和数据分析这些部门应该协同工作，以帮助加强预测和数据技术在预防下一次大规模流行病的应用，或者至少给我们足够的时间做好准备，这一点是至关重要的。