该研究把1月23日前后的人口迁徙数据以及最新的COVID-19流行病学数据整合到经典传染病学预测模型（SEIR）中并得出流行曲线。
基于2003年SARS数据进行训练的人工智能（AI）方法来预测本次疫情的流行趋势，推测本次疫情中国在2月下旬达到高峰，4月底趋于平缓。如管控措施推迟5天实施，中国内地的疫情规模预估将扩大至3倍
；如减低武汉管控力度，湖北可能在3月中旬出现第二次疫情高峰并延续至4月下旬。
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目前该文预测结果是基于2月9日前的管控政策
，疫情规模均比《柳叶刀》及海外学者预测的少。该文数据显示，截至4月底，中国内地疫情现存确诊病例（非累计确诊数）高峰不高于7万例，湖北不高于52000例，广东和浙江不高于1200例，目前流行数据均在该文的预测范围内，更贴近真实情况。
该文称，本SEIR优化模型可精准预测新冠病毒的流行趋势，同时，人工智能预测模型已成功建立并且显示与SEIR模型相似的趋势，证实1月23日起实施的公共卫生干预措施有效控制了疫情发展
。严格的防控措施如“早期筛查”最好实施至2020年4月底。
