Zamonaviy texnologiyalar, xususan, Big Data epidemiyalarni bashorat qilishni o'rgandi. Agar ilgari kasallikning boshlanishi bemorlar kasalxonalarga borganidan keyin maʼlum boʼlgan boʼlsa, bugungi kunda maxsus algoritmlar tahdidni rasmiy bayonotlardan ancha oldin aniqlashi mumkin.

Bunday tizimlarning ishlash printsipi turli manbalardan juda katta hajmdagi maʼlumotlarni toʼplash va tahlil qilishga asoslangan, algoritmlar simptomlar, ijtimoiy tarmoqlardagi xabarlar, elektron tibbiy maʼlumotlardan olingan anonim maʼlumotlar va hatto dorixonalarda dori sotish statistikasini kuzatib boradi.

Аna shunday loyihalardan birinchisi boʼlgan Google Flu Trends 2009 yilda grippning tarqalishini rasmiy idoralarga qaraganda tezroq bashorat qilgan, garchi bu maʼlumotlar har doim ham toʼgʼri boʼlmasa-da, maʼlumotlarni qayta ishlash muhimligini koʼrsatdi.

Prognozlash uchun ham klassik matematik modellar, ham sunʼiy intellektga asoslangan zamonaviy usullar qoʼllaniladi. Neyron tarmoqlar turli maʼlumotlarni qayta ishlash va yashirin nuqtalarni topishga qodir. Ushbu yondashuv samaradorligining yorqin misoli - Kanadaning BlueDot startapi. Bu tizim havo qatnovi haqidagi maʼlumotlarni va mahalliy forumlardagi postlarni tahlil qilib, Jahon sogʼliqni saqlash tashkilotining rasmiy bayonotidan toʼqqiz kun oldin Xitoyning Uxan shahrida nomaʼlum pnevmoniya tarqalishi xavfi haqida ogohlantirgandi.

Aniq afzalliklarga qaramay, texnologiya bir qator muammolarga duch keladi. Asosiy texnik qiyinchiliklardan biri bu notoʼgʼri taqqoslash boʼlib, algoritm jiddiy epidemiya boshlanishi yoki mavsumiy koʼpayish oʼrtasidagi farqda xato qilishi mumkin. Bu asossiz vahima va resurslardan noratsional foydalanishga olib keladi.