Araştırmada kullandıkları 11 RNA virüse ait mutasyon oranları, aşı varlığı, Ro değerleri, yıllık vaka ve ölüm sayıları gibi kriterlerle ilgili verileri; 2000-2022 yıllarını kapsayacak şekilde Dünya Sağlık Örgütü (WHO) CDC (Centers for Disease Control and Prevention), ECDC (European Center for Disease and Prevention) ile PAHO (Pan American Health Organization) gibi önemli kurumlardan elde ettiklerini söyleyen Prof. Dr. Şanlıdağ, “2000’den bu yana her virüs tipi için gözlenen veriler, Linear Regression-Gaussian Process Regression (LR-GPR), Linear Regression-Least Square Boost (LR-LSQBOOST), Linear Regression-Support Vector Machine (LR-SVM), Linear Regression-Regression Tree (LR-RT) gibi 4 farklı hibrit yapay zeka modeli ile analiz edilerek sonuçlara ulaşıldı” dedi. Prof. Dr. Tamer Şanlıdağ, hazırladıkları çalışmanın doğruluk oranını ise yüzde 88 ila yüzde 99 olarak açıkladı.