Современные технологии, в частности анализ больших данных (Big Data), открывают новые возможности для прогнозирования эпидемий. Если раньше о начале вспышки заболевания становилось известно только после обращений пациентов в больницы, то сегодня специальные алгоритмы могут выявить угрозу на самых ранних стадиях, задолго до официальных заявлений.

Принцип работы таких систем основан на сборе и анализе огромных массивов информации из самых разных источников.  Алгоритмы отслеживают всплески поисковых запросов о симптомах, сообщения в социальных сетях, анонимные данные из электронных медицинских карт и даже статистику продаж лекарств в аптеках. Один из первых таких проектов, Google Flu Trends, еще в 2009 году предсказывал распространение гриппа быстрее официальных ведомств, хотя и не всегда был точным, что показало важность правильной обработки данных.

Для прогнозирования используются как классические математические модели, так и современные методы на основе искусственного интеллекта. Нейросети способны обрабатывать разнородную информацию и находить скрытые закономерности. Ярким примером эффективности такого подхода является канадский стартап BlueDot. Его система, проанализировав данные об авиаперелетах и сообщения на местных форумах, предупредила о риске вспышки неизвестной пневмонии в китайском Ухане за девять дней до официального заявления Всемирной организации здравоохранения.

Несмотря на очевидные преимущества, технология сталкивается с рядом проблем. Одной из главных технических сложностей являются ложные срабатывания, когда алгоритм может принять сезонный рост заболеваемости за начало серьезной эпидемии. Это приводит к необоснованной панике и нерациональному расходованию ресурсов.