Замонавий технологиялар, хусусан, Big Data эпидемияларни башорат қилиш имкониятига эга бўлди. Aгар илгари касалликнинг бошланиши беморлар касалхоналарга борганидан кейин маълум бўлган бўлса, бугунги кунда махсус алгоритмлар таҳдидни расмий баёнотлардан анча олдин аниқлаши мумкин.

Бундай тизимларнинг ишлаш принципи турли манбалардан жуда катта ҳажмдаги маълумотларни тўплаш ва таҳлил қилишга асосланган, алгоритмлар симптомлар, ижтимоий тармоқлардаги хабарлар, электрон тиббий маълумотлардан олинган аноним маълумотлар ва ҳатто дорихоналарда дори сотиш статистикасини кузатиб боради.

Ана шундай лойиҳалардан биринчиси бўлган Google Flu Trends 2009 йилда гриппнинг тарқалишини расмий идораларга қараганда тезроқ башорат қилган, гарчи бу маълумотлар ҳар доим ҳам тўғри бўлмаса-да, маълумотларни қайта ишлаш муҳимлигини кўрсатди.

Прогнозлаш учун ҳам классик математик моделлар, ҳам сунъий интеллектга асосланган замонавий усуллар қўлланилади. Нейрон тармоқлар турли маълумотларни қайта ишлаш ва яширин нуқталарни топишга қодир. Ушбу ёндашув самарадорлигининг ёрқин мисоли - Канаданинг BlueDot стартапи. Бу тизим ҳаво қатнови ҳақидаги маълумотларни ва маҳаллий форумлардаги постларни таҳлил қилиб, Жаҳон соғлиқни сақлаш ташкилотининг расмий баёнотидан тўққиз кун олдин Хитойнинг Ухан шаҳрида номаълум пневмония тарқалиши хавфи ҳақида огоҳлантирганди.

Aниқ афзалликларга қарамай, технология бир қатор муаммоларга дуч келади. Aсосий техник қийинчиликлардан бири бу нотўғри таққослаш бўлиб, алгоритм жиддий эпидемия бошланиши ёки мавсумий кўпайиш ўртасидаги фарқда хато қилиши мумкин. Бу асоссиз ваҳима ва ресурслардан норационал фойдаланишга олиб келади.