计算机科学家使用图神经网络将流感病例识别为区域互连的簇。流感预测的这种失真使研究小组的算法可以检测区域内和区域之间的感染模式，从而帮助卫生官员做出决定。新泽西州史蒂文斯理工学院的岳宁博士及其同事说，他们的人工智能技术比其他现代系统的准确性高11％。他们声称，利用这种优势，该方法（包括“捕获空间和时间的相互作用”）可以预测爆发前15周内流感的爆发。 “我们的模型也非常透明”宁在新闻发布会上说。在其他AI预测使用“黑匣子”的情况下，通过算法，我们可以解释为什么我们的系统做出特定的预测，以及它如何认为不同地区的流行病会相互影响。宁和同事评论了美国和日本的真相。对状态和区域数据进行算法训练。他们根据历史流感数据检验了他们的预测。该研究所认为，这项新技术具有预测当地和区域COVID暴发的潜力。