Новая работа, опубликованная в Науке Данных EPJ, оценивает в настоящее время доступные бумаги наблюдения NDS прежде, чем обрисовать в общих чертах концептуальную основу для интеграции таких данных в текущие системы наблюдения здравоохранения. Авторы, которые проходят обучение в агентствах по здравоохранению, академии и частном секторе, подчеркивают потребность в будущей строгой оценке и проверке стандартов, прежде чем NDS сможет эффективно укрепить существующие системы наблюдения здравоохранения.NDS охватывают широкий набор источников, от интернет-данных о поиске до постов социальных сетей к регистрациям доступа Википедии, даже резервированию ресторана и обзорам и источникам новостей, по словам автора co-лидерства Бенджамина Алтауса от Института Санта-Фе, Нью-Мексико, США.Известный пример медицинских систем наблюдения на основе NDS – веб-приложение под названием Google Flu Trends, развитый в 2008.
Это оценивает число людей с подобными гриппу признаками, которые посещают их доктора на основе поисков Google. Несмотря на ее начальный успех, система была позже подвергнута критике за неспособность точно обеспечить предсказания через различные сезоны гриппа.Тем не менее, благодаря NDS, системы наблюдения могли скоро быть почти мгновенными и поставить в очень прекрасных географических весах, по словам Сэмюэля Скарпино, другого автора co-лидерства из Института Санта-Фе.
NDS мог также расширить наблюдение на места без существующих систем и улучшить распространение соответствующих данных. И они могли потенциально измерить непредвиденные события, такие как синдромы, связанные с новыми болезнетворными микроорганизмами не в настоящее время под наблюдением.
Однако основанные на NDS подходы могут только соответственно исследоваться после сотрудничества между академическими исследователями, частной промышленностью и чиновниками здравоохранения.