红外热成像检测系统已在多个国家使用，以筛查旅行者发烧。由于使用红外热成像检测系统进行发烧筛查是快速且无创的，因此该技术可用作大流行期间临床环境中的感染控制措施。
大流行性H1N1流感始于北美，并于2009年在全球迅速蔓延。在进行大规模诊断之前，如医院，机场和诊所之类的群众聚集地，在进行明确诊断之前将感染者分开是存在逻辑问题的。诊断前筛查发烧被认为是分离潜在感染者的一种方法。由于手动温度评估和主观问卷调查非常耗时，因此在严重期间，机场和医疗机构都研究了红外热成像技术作为智能体温筛查工具的实用性。
红外热检测系统使用红外热成像技术来量化皮肤温度并提供与体内温度的相关性。提供快速，无创温度测量的能力可能使该技术可用于大流行期间的大规模发热筛查。在H1N1流感大流行期间进行了一项前瞻性研究，以评估红外热成像检测系统技术在临床环境中的实用性。研究目标是将红外热成像检测系统产生的温度与常规温度测量值进行比较，并测试该技术的实用性和易用性。
每天根据制造商的建议进行校准。患者前往分诊区，并由人员按照常规规程测量其温度。获得口头同意后，指示参与者摘下眼镜，并根据大约1.83 m(6英尺)的预定距离站立或坐在相机的视野前。要求父母将参与活动的孩子保持坐姿或站立姿势。使用红外热成像检测系统对参与者进行智能体温筛查，并记录患者的年龄，性别，分诊时的体温，分诊温度的测量方法以及进行筛查的日期和时间。
计算了检测温度≥100.0F的红外热成像检测系统的灵敏度，特异性，阳性预测值，阴性预测值和阳性似然比。接收器工作特性(ROC)曲线用于量化红外热成像检测系统区分发烧或不发烧的个人总体能力(按标准分类温度)。
使用红外热成像检测系统筛选了566位患者。患者的年龄从15天到89岁(平均32岁)不等。525名参与者(93%)记录了口腔分流温度，33名(6%)记录了直肠周围温度，8名(1%)记录了腋窝温度。
红外热成像检测系统技术提供了在不到1秒的时间内筛查进入发热设施的人的疾病的可能性，智能体温筛查可以快速分流发热患者，从而在需要对个体进行大规模筛查时避免暴露。这是在H1N1流感大流行期间在医院环境中进行的唯一一项利用红外热成像的研究。
研究表明，红外热成像检测系统可以对进入医疗机构的人智能体温筛查以判断是否发烧，这可能导致更迅速地隔离和评估潜在感染者。此应用程序可以作为必要的感染控制措施，以在大流行期间保护医疗机构中的患者，员工和访客。
