Kendini sıklıkla jeofiziksel, hidrolojik, teknolojik, meteorolojik, iklimsel ve biyolojik biçimleriyle gösteren afetler gün geçtikçe çeşitlenmektedir. Bu çeşitlilik, afetlerin global anlamda yayılması ve sıklığının artması bakımından bir alarm hali arz etmektedir. Bu durum artık mevcut anlayışların ve araçların acil bir müdahaleye yetemediğini de ortaya koymaktadır. Bu afetlerin önem sırası kıtalara, ülkelere ve bölgelere göre değişmekle birlikte, özellikle son yıllarda biyolojik afetlerin etkisinin küresel olması bu çalışmaya kaynaklık etmiştir. Bu anlamda biyolojik afetlerin, yayılma süresine müdahaleleri bakımından diğer afetlerden ayrı tutulması esastır. Şayet bu tipteki afetlerin kaynağına efektif bir müdahale sağlanabilirse etkisi azalacaktır. Çalışma, neticede iki tip biyolojik afet müdahalesini esas almaktadır. Bunlardan ilki, biyolojik afetlerin yayılma sıklıklarının bölgesel olarak ölçülmesinin esas alındığı ilk müdahaledir. İkincisi de; bu çalışmada ilk kez ortaya koyulacak olan CAAN Modeli ile gerçekleşecek diğer bir müdahaledir. İlk müdahalede söz konusu ölçüm, yapay zeka destekli bir veri akışı sağlanacaktır. İkinci müdahalede ise; bölgede vazifelerini sürdüren sağlık kurum/kuruluşları, afet ve acil durum kurum/kuruluşları ve sivil toplum kuruluşu üyeleri, bölgeye yönelik bilgilendirmeyi bir yapay zeka destekli sivil ağ üzerinden havacılık otoritesine aktaracaktır. İnsansız hava aracı üreticileri, sağlık kurum/kuruluşları, afet ve acil durum dernekleri/başkanlıkları/müdürlükleri, sivil toplum kuruluşları ve yetkili sivil havacılık otoriteleri tam da bu noktada bu tip krizlere yeni nesil ve yapay zeka destekli bir ağ sistemi ile müdahale etmeyi tecrübe ettikleri takdirde, ortaya çıkacaklar karşısında da hem stratejik hem de operasyonel anlamda nelere odaklanacaklarını, ne türde tedbirler alacaklarını kolaylıkla izleyebilirler.