研究主要采用一种基于人工神经网络(ANN)的模型，能够通过10微米直径的颗粒(PM10)，去预测与空气污染相关的三种呼吸道疾病，该模型可以成功地预测门诊与哮喘、支气管炎和鼻咽炎相关的病人数量。研究将温度和风速作为环境因素，PM10导致的呼吸道疾病作为研究对象。在谷歌合作平台上使用Keras编译和训练的ANN模型，计算过程在云环境进行，预测的准确度平均值达到了98.5%，较高准确度的预测结果使该模型成为提前了解医院需求的有用工具，可以预测肺炎学领域的疾病和其治疗所需的医疗护理。