El modelo de IA de Google encabeza la evaluación del CDC de pronósticos de hospitalizaciones por gripe

Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades el 30 de septiembre de 2026 publicaron su evaluación de la temporada de pronósticos FluSight 2025-2026, identificando a Google_SAI-FluEns de Google como el modelo con mejor desempeño entre las presentaciones individuales de equipos para pronosticar las admisiones hospitalarias por gripe en EE. UU. Google dijo que su participación se ubicó en primer lugar entre los 39 modelos elegibles de la temporada.

En el anuncio de Google, Zahra Shamsi de Google Research dijo que los pronósticos se desarrollaron usando Empirical Research Assistance (ERA), una herramienta de IA que la compañía describe como generadora de algoritmos de optimización en una variedad de campos científicos. Google afirmó que la investigación sobre ERA se publicó en la revista Nature y que la tecnología subyacente de la herramienta está disponible para evaluadores de confianza a través de sus herramientas experimentales de ciencia.

Resultados de la temporada

Según el informe de evaluación del CDC, 34 equipos aportaron pronósticos de admisiones hospitalarias por influenza a partir de 53 modelos únicos durante la temporada. Treinta y nueve modelos cumplieron los criterios de inclusión del análisis al presentar al menos el 75 % de los objetivos de pronóstico; el CDC excluyó los pronósticos nacionales de la puntuación debido a diferencias de escala y los pronósticos de Puerto Rico por falta de datos. De los 39 modelos incluidos, 33 obtuvieron un desempeño superior al de la línea base FluSight, un modelo de referencia que proyecta las admisiones de la semana anterior hacia adelante.

El conjunto FluSight, el pronóstico combinado que el CDC utiliza para comunicar sus mensajes, se ubicó en séptimo lugar en general para la temporada en la métrica de rendimiento principal y fue uno de los 12 modelos que superaron consistentemente la línea base en todas las jurisdicciones. Entre las presentaciones individuales de los equipos, Google_SAI-FluEns fue el mejor desempeño.

El CDC caracterizó la temporada 2025-2026 como moderada según su evaluación preliminar de severidad en curso. El número semanal máximo de admisiones hospitalarias superó los 40 000, con hospitalizaciones que comenzaron a incrementarse a mediados de noviembre de 2025 y alcanzaron su pico a nivel nacional en la semana que finalizó el 27 de diciembre de 2025.

El informe también documenta dónde el pronóstico tuvo dificultades. Señala que los intervalos de predicción del conjunto al 50 % y 95 % no lograron anticipar los aumentos en hospitalizaciones observados a finales de diciembre de 2025 y las disminuciones a mediados de enero de 2026. Alrededor de la semana pico de la temporada, menos del 25 % de los intervalos de predicción de pronósticos a dos semanas de horizonte en todas las jurisdicciones contenían los valores observados, y la cobertura del conjunto FluSight se estabilizó cerca del 95 % a partir de febrero de 2026.

Cómo el CDC puntuó los pronósticos

El CDC solicitó pronósticos semanales de admisiones hospitalarias por influenza a equipos académicos, industriales y gubernamentales desde noviembre de 2025 hasta el 20 de mayo de 2026, y los publicó por primera vez en su página web FluSight el 12 de diciembre de 2025. El objetivo principal de pronóstico fueron las admisiones hospitalarias semanales por influenza para la semana actual y hasta tres semanas en el futuro para los Estados Unidos, cada estado, Puerto Rico y Washington, D.C., utilizando datos de la Red Nacional de Atención Médica y Seguridad (National Healthcare and Safety Network). Los datos finales objetivo utilizados para la puntuación se publicaron el 1 de julio de 2026.

Los pronósticos se evaluaron principalmente mediante el puntaje de intervalo ponderado relativo, una medida estándar de cuán estrechamente el conjunto de intervalos de predicción de un pronóstico se alinea con lo observado finalmente. La métrica se calcula en relación con la línea base, y un valor inferior a 1 representa un desempeño mejor que la línea base; los puntajes se calcularon sobre recuentos de admisiones transformados logarítmicamente como una media geométrica de las razones de puntaje pareadas entre modelos. Los pronósticos también se evaluaron en cuanto a la cobertura del 50 % y 95 %, la frecuencia con la que los intervalos de predicción capturaron los valores observados posteriormente. Los modelos se categorizaron a partir de los metadatos enviados como estadísticos, mecánicos, de inteligencia artificial o aprendizaje automático, o conjuntos, aunque esas categorías no se utilizaron en la puntuación.

El CDC ha organizado desafíos de pronóstico de influenza anualmente desde la temporada 2013-2014, excepto en 2020-2021, cuando la actividad limitada de influenza impidió pronósticos estables. Se espera una evaluación de los pronósticos de FluSight sobre visitas a salas de urgencia por gripe.

La investigación detrás de la participación de Google

Un preprint presentado el 15 de mayo de 2026, por Sarah Martinson, Michael P. Brenner, Martyna Plomecka, Brian P. Williams, Nicholas G. Reich y Zahra Shamsi describe el sistema detrás de los pronósticos: un sistema autónomo en el que un modelo de lenguaje grande guía una búsqueda en árbol que escribe, prueba y refina software de pronóstico ejecutable. Los autores informan que, en una evaluación totalmente prospectiva y en tiempo real durante la temporada respiratoria 2025-2026 de EE. UU., el sistema generó modelos para influenza, COVID-19 y virus sincitial respiratorio utilizando metodologías variadas, y que un conjunto construido a partir de los modelos generados por máquina rindió tan bien o mejor que los conjuntos de hubs curados por humanos del CDC fuera de muestra. También informan que el sistema produjo pronósticos viables para RSV bajo condiciones de “cold start” con escasez de datos.

En un artículo de Google Research del 29 de abril de 2026, el equipo dijo que comenzó a enviar pronósticos semanales de gripe para cada estado de EE. UU. y con horizontes de hasta cuatro semanas cuando el desafío de los CDC se abrió en noviembre de 2025, y que posteriormente se unió a los centros de pronóstico en tiempo real de los CDC para COVID‑19 y RSV. El artículo indicó que los tableros públicos de clasificación de gripe y COVID‑19, gestionados por Reich, profesor de bioestadística de la Universidad de Massachusetts Amherst y consultor del proyecto, mostraron a Google desempeñándose en los primeros lugares o cerca de ellos durante sus periodos de presentación. El artículo nombra a Shamsi, Martinson, Reich, Plomecka y Williams como los líderes del trabajo de pronóstico epidemiológico.

Por qué los CDC realizan pronósticos de gripe

El programa de pronóstico de gripe de los CDC está diseñado para predecir con antelación cuándo y dónde pueden producirse aumentos en las hospitalizaciones por gripe, según la descripción general del programa de la agencia. Los CDC afirman que pronósticos precisos pueden orientar la asignación de tratamientos antivirales, la preparación para oleadas de hospitalizaciones relacionadas con la gripe, la distribución del personal sanitario, camas hospitalarias y recursos de tratamiento, así como la comunicación sobre medidas de mitigación y el momento de la vacunación. El esfuerzo comenzó con el “Predict the Influenza Season Challenge” de 2013, y los pronósticos semanales de hospitalizaciones se han basado en datos de NHSN desde la temporada 2021‑2022.

Google afirmó que el resultado de la evaluación valida su confianza en que la IA combinada con la ingeniosidad humana mejorará la capacidad de pronosticar enfermedades a nivel mundial. Los CDC, los socios de FluSight y las partes interesadas se reúnen al final de cada temporada de pronósticos para revisar los enfoques de pronóstico, discutir la precisión y planificar las próximas temporadas, incluida la incorporación de nuevos objetivos de pronóstico.