新冠疫情凸显出精准预报呼吸道感染的重要性。生成此类预测的一个困难是，许多轻症患者不会去看医生《大发体育》，他们的病况因而不会进入卫生系统。但患有轻症的人可能还是会因为有症状去购买非处方药，因此销售数据或可表明患病率的变化，而这是用其他办法很难检测到的。
英国诺丁汉大学研究团队此次使用非处方药的销售数据来预测2016年到2020年间呼吸道疾病(如流感和支气管炎)的每周死亡情况。销售数据来自英国商业街零售商的交易和会员卡。所有数据都被匿名汇总，然后提供给研究者，供他们分析销售量对下级地方政府的影响。
这项分析比较了两种模型的精确度，一种是基于机器学习的模型，其中包括了销售数据和其他常用呼吸道疾病指标(如人口社会统计数据和天气数据)，另一种模型是没有销售数据的模型。结果表明，纳入销售数据的预测更准确，尤其是在呼吸道疾病死亡率较高的时期。
