北见理工大学Takashi Okumura教授的公共卫生信息学团队利用区域流感患者人数数据解决了如何向患者分发有限检测试剂盒的问题，并预测了患者人数。在上面并显示了它的用处。
在由于新的冠状病毒感染引起的大流行等情况下，患者数量远远超过可以检测的数量。那时，检查的有限分布成为一个问题。到现在为止，一直有研究利用“疫苗”和“治疗剂”来最大化干预的效果，但不直接影响死亡人数减少的“测试”却受到资源分配问题的影响。以前的研究是有限的到一个非常小的数量。
因此，研究小组将利用北见医学会此前编制的该地区医疗机构流感患者总数的数据，来解释传染病患者将如何扩大和终止。使用（SIR模型），我们构建了一个数学模型来预测患者就诊次数。在评估纳入这种患者人数预测的分配的有效性时，有效性表现在两点：与最佳分配的误差小，避免了库存变为零的情况，以及最终不会太多的季节。
新型冠状病毒传染病的应用与流感的流行模式不同，需要应对未来患者会诊模式修订和测试实施所需的各种现实情况。这项研究表明，公共卫生领域“如何有效分配有限资源”的问题可以通过工程方法来解决。
