Nie byłoby współczesnej epidemiologii bez Johna Snowa, lekarza z Wielkiej Brytanii. To on zdołał określić źródło i przebieg słynnej epidemii cholery, która dotknęła Londyn w 1854 r. Podejrzewał, że powodem jest zanieczyszczenie wody, ale nie miał pewności. Żeby jej nabrać, uruchomił własne śledztwo – badał informacje zdobywane w szpitalach. Przepytał setki sklepikarzy, właścicieli pubów i zwykłych mieszkańców. Po raz pierwszy w dziejach podszedł do problemu bez emocji i przesądów – racjonalnie. Użył też sprytnych metod wizualizacji danych. Nanosił kolejne przypadki zachorowań na mapę (niżej).
Stosując pionierską metodologię, Snow doszedł do wniosku, że powodem epidemii jest zanieczyszczona woda pochodząca z pompy przy Broad Street (Londyn nie dorobił się wtedy jeszcze wodociągów). Odniósł sukces, choć nie wiedział, co konkretnie – czyli bakteria – powoduje chorobę. To późniejsze o 30 lat odkrycie zawdzięczamy niemieckiemu lekarzowi Robertowi Kochowi.
Czytaj też: Jak okiełznać wirusa? Co mówią modele matematyczne
Co interesujące, władze miasta początkowo nie dawały wiary słowom Snowa. Uznały je za „sugestie”, co przypomina nieco początkowe reakcje rządów państw zachodnich na epidemie wybuchające w Azji, z Covid-19 włącznie. Ale to nieco inna sprawa.
Jeśli chodzi o matematyczne modelowanie epidemii, to pierwsze pomysły w tej dziedzinie wyprzedzają nawet Snowa. Szwajcarski matematyk i fizyk Daniel Bernoulli metodami matematyki statystycznej dowodził zasadności stosowania szczepień przeciwko ospie prawdziwej, zanim pojawiły się wśród uczonych myśli, że za tego typu chorobami mogą stać mikroorganizmy.