データ分析基盤を提供するSAS Instituteと米国のCleveland Clinicは、病院が患者数、空き病床数、人工呼吸器の使用可能台数を予測するためのモデルを開発した。これらのモデルは、ソフトウェア開発のプラットフォーム「GitHub」から無償で入手でき、サプライチェーンや財務など重要な領域への影響を予測するため、病院や医療部門に情報を提供する。
同モデルは、最悪／最良のシナリオや最も可能性の高いシナリオの作成に使用され、状況やデータに変化が生じた場合は即座に調整するという。例えば、ソーシャルディスタンス（社会的距離）が感染拡大に与える減衰効果は、係数としてモデルに組み込むことができる。
Cleveland Clinicは、診療看護と研究、教育を統合した非営利の多種専門分野教育医療センター。総病床数6026、Clevelandの中心街近くにある165エーカー（約67ヘクタール）のメインキャンパス、18の病院、220の外来患者向け施設などで構成される。
同クリニックでは、これらのモデルによって作成された新型コロナウイルス感染者増加に関する複数のシナリオを検討し、最悪のシナリオを前提に計画を開始すると決定。そしてICU（集中治療室）での治療を必要としない新型コロナウイルス感染患者向けに、病床数1000の病棟を教育キャンパス内に建設した。
開発の中心にあるのは「SEIR疫学モデル」だという。このモデルでは、人々が時間の経過とともに、感染症に対して免疫を持たない段階（Susceptible）、感染症が潜伏期間中の段階（Exposed）、発症段階（Infected）、感染症から回復し免疫を獲得した段階（Recovered）へと移行する。そして、ペンシルベニア大学のオープンソースモデルに基づき、Cleveland Clinicの疫学者やデータサイエンティストからのフィードバックによって継続的に改善している。また、モデルパラメーターの柔軟なコントロールと、地域ごとの健康と人口動態のばらつき・州レベルの推定を考慮した異なるモデルアプローチが含まれているという。
