麻省理工學院的工程師們開發出了一種新模型，透過神經網路來評估不同的封鎖工作，並預測其對新型冠狀病毒傳播的影響。該模型是基於正在進行的新冠大流行病的實際資料，該疫情已經刺激了全球各國不同程度的封鎖。根據這些資料，封鎖工作應該繼續以 "拉平曲線"。

該專案以中國武漢的資料為起點，後來又加入了義大利、南韓和美國的資料。這項工作將神經網路與現有的SEIR模型相結合，該模型代表 "易感"、"暴露"、"感染 "和 "恢復"。該團隊專門研究了不同國家的封鎖措施如何影響人們感染病毒的速度。

經過500次迭代訓練後，該模型能夠預測出感染模式，發現在 "強勢措施迅速實施 "的地方，封鎖工作可以有效地遏制病毒的傳播。而在美國這樣的地方，隔離工作開展得比較緩慢，減緩傳播的努力就沒有那麼有效。利用這些資料，該模型預測了新冠病毒的 "高峰期 "將在什麼時候出現，並指出到了 "高峰期 "開始的時候，該模型估計多達60萬人美國可能已經感染了新型冠狀病毒。

研究人員警告說，過早地放鬆封鎖工作可能會造成災難性的後果，導致更多的病例或第二波爆發。與新的研究一起出現的還有世界衛生組織的一份宣告，其中警告說，"未來幾周將是歐洲的關鍵時期"。

該組織表示，只有在滿足多重條件的情況下，才能進行限制性隔離，包括控制了傳播，醫院有能力滿足公眾的所有需求，工作場所有有效的預防措施等。