Група дослідників з декількох різнопрофільних установ Хорватії розробила алгоритм, що дозволяє швидко і з високою мірою точності визначити так званого «нульового пацієнта», людини, хворої якимось інфекційним захворюванням, яка стала відправною точки в поширенні епідемії. Володіння інформацією про першій зараженній людині дозволить медикам простежити шлях поширення інфекції, з’ясувати те, звідки вона з’явилася і виробити найбільш ефективні методи боротьби з захворюванням, адже перша людина може бути носієм оригінального штаму вірусу, не пройшовшого через низку мутацій у міру поширення епідемії.На жаль, в даний час існує дуже мало інструментів, що дозволяють визначити «нульового пацієнта». Тому група вчених з Хорватії зібрала масу аналітичних та статистичних інструментів, які були об’єднані в один складний алгоритм. Перевірка працездатності цього алгоритму, проведена на наявних реальних статистичних даних показала, що визначення початкової точки епідемії в більшості випадків проводиться з досить високою точністю.Для вирішення задачі пошуку алгоритм будує мережу взаємопов’язаних вузлів, які представляють заражених і незаражених людей в області поширення епідемії. Ця мережа піддається обробці за допомогою цифрових аналітичних методів і методів оцінки Монте-Карло, в результаті чого для кожного вузлаобчислити ймовірність того, що він і є нульовим пацієнтом. І як тільки ймовірність для якого-небудь вузла мережі дорівнює 100 відсоткам, рішення задачі завершується. Але при роботі такого алгоритму бувають такі випадки, коли в мережі знаходиться більше одного вузла зі 100-відсотковою ймовірністю і така ситуація вимагає аналізу додаткових даних і фактів, які перевірити може тільки людина.Дослідники відзначають, що робота розробленого ними алгоритму демонструє високу точність за умови виникнення розповсюджуються з великою швидкістю епідемій, що охоплюють великі області. Спроба аналізу статистичних епідеміологічних даних, зібраних в одній відносно невеликій місцевості з невеликою кількістю жителів, проведена через значний час після виникнення епідемії, призводить до того, що алгоритм вважає нульовим пацієнтом кожен вузол, тобто кожну людину.Незважаючи на настільки істотні обмеження для дотримання працездатності нового алгоритму, цей алгоритм, є єдиним на сьогоднішній день засобом, що дозволяє обчислити точку виникнення епідемії. Крім цього, точно такий же метод може бути використаний і у віртуальному просторі для виявлення «епідемії», пов’язаної з поширенням комп’ютерних вірусів, або для виявлення причин початку деяких інцидентів, що виникають в соціальних мережах.