利用流行病学数据预测疾病传播趋势是一项复杂但至关重要的工作，它涉及到多个方面的数据分析和技术应用。首先，需要收集全面而准确的流行病学数据，包括但不限于病例报告、人口统计数据、地理信息以及社会行为模式等。这些基础数据是进行任何预测分析的前提。

接下来，通过统计方法和数学模型来处理和分析这些数据。常见的模型有SIR（Susceptible-Infected-Recovered）模型及其变种，这类模型能够帮助我们理解在特定条件下疾病如何从一个个体传播到另一个个体，并评估不同干预措施的效果。此外，还有空间流行病学模型、时间序列分析等技术手段可以用来预测疾病的时空分布特征。

除了传统的统计和数学方法之外，现代信息技术如大数据处理平台、机器学习算法也在这一领域发挥着越来越重要的作用。例如，可以通过训练深度学习网络来识别模式并做出更精确的预测；利用云计算资源快速处理海量数据集以提高计算效率等。

最后，为了使预测结果更加可靠，还需要不断地对模型进行验证和调整。这通常涉及到将模型输出与实际发生的疫情情况进行对比分析，并根据反馈信息优化模型参数或结构。同时，跨学科合作也非常重要，流行病学家、数学家、计算机科学家以及公共卫生专家之间的紧密协作能够为疾病传播趋势的预测提供更加全面的支持。

总之，利用流行病学数据预测疾病传播趋势是一个系统工程，需要综合运用多种技术和方法，并且持续改进和优化。