Hệ thống gồm 4 lớp: thu thập dữ liệu (cảm biến đeo, cảm biến muỗi, vị trí GPS), lớp Fog (xử lý triệu chứng, phân loại bệnh), lớp Cloud (phân tích mạng xã hội, cảnh báo cộng đồng), lớp người dùng (ứng dụng di động).

• Triệu chứng được phân loại bằng hệ số tương đồng Jaccard để xác định loại bệnh (ví dụ: sốt, đau đầu, phát ban, đau cơ, đỏ mắt…).
• - Sau đó, thuật toán phân loại FKNN (Fuzzy K-Nearest Neighbor) được dùng để xác định người dùng có bị nhiễm hay không.
• - Phân tích mạng xã hội (SNA) được thực hiện trên Cloud để xác định nguy cơ lây lan dựa trên liên hệ giữa người dùng, vị trí địa lý và mật độ muỗi.
• - Hệ thống gửi cảnh báo đến người dùng và cơ quan y tế nếu phát hiện nguy cơ cao, giúp ngăn ngừa dịch bệnh.
• - Độ chính xác phân loại đạt 95.9%, vượt trội so với các phương pháp khác như Naive Bayes, J48, Random Decision Tree.
• - Hệ thống có thể mở rộng để tích hợp thêm triệu chứng, yếu tố nguy cơ và cơ chế bảo mật dữ liệu.