本研究では様々な国の感染ダイナミックスの位相構造を反映する自己組織化マップと時系列データを学習できるリカレントニューラルネットワークを用いて、特定の国の短期間患者数予測を行うメカニズムを提案する。本予測アルゴリズムは様々な国での患者数の変動に時間差があることに注目し、予測のターゲットとなる国より早く患者数が増えその後のダイナミクスが類似する国をマップから特定し、その類似国のダイナミックスを用いてターゲット国の予測を行う。本アルゴリズムを用いることで、過去のデータと過去のデータに頼らず、短時間予測を行うことができる。