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可是，如同佛罗里达州、加利福尼亚州和得克萨斯州等州市长近期几日所掌握到的那般，那样的标准造成了预警系统的主要表现非常很差。一旦新冠病毒在群体中寻找突破点，它便会去医院、检验门诊所和别的地区再度被发觉以前，在环境卫生高官付诸行动以前，快速散播和繁育。如今，一个由多个生物学家构成的精英团队开发设计出了新的优化算法实体模型，能够在肺炎疫情产生前两到三周预测分析肺炎疫情，协助环境卫生高官立即采取措施的控制方法。

在新发布的毕业论文中，由美国哈佛大学研究者毛里奥利夫·桑迪兰纳(Mauricio Santillana)和尼科尔·科根(Nicole Kogan)领导干部的团队风采展示了这类优化算法，该优化算法能在病例数逐渐提升前14天或更长期内表明出风险征兆。该系统软件应用Twitter、谷歌搜索引擎和智能机数据网络等数据流分析开展实时监控系统。桑迪拉纳博士是墨尔本儿科医院设备智能化试验室负责人，也是美国哈佛大学儿和临床流行病学终身教授。

研究工作人员写到，该优化算法如同“制冷或加温系统软件中的控温器，能够正确引导公共卫生服务组织采用间断性缩紧或释放压力等干涉对策”，为此确保更稳定、更安全性的再次对外开放。桑迪兰纳博士称：“在大部分传染性疾病模型中，你能依据事先的假定来预测分析不一样的情景。大家在这儿所做的是观查，而不是假定。不同点取决于，大家的方式会对个人行为的及时转变作出反映，并且我们可以将这种转变列入实体模型当中。”

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