Google AI -malli sijoittui ylimmäksi CDC:n influenssan sairaalahoidon ennusteiden arvioinnissa

Yhdysvaltain tautien torjunta- ja valvontakeskus julkaisi 30. syyskuuta 2026 arvioinnin vuoden 2025–2026 FluSight‑ennustekautesta, jossa se tunnisti Googlen Google_SAI-FluEns -mallin parhaaksi yksittäisten tiimien tekemien Yhdysvaltain influenssan sairaalahoidon ennusteiden joukossa. Google ilmoitti, että sen malli sijoittui ensimmäiseksi kauden 39 kelvollisen mallin joukossa.

In Googlen ilmoituksessa, Googlen tutkimusosaston Zahra Shamsi kertoi, että ennusteet on kehitetty Empirical Research Assistance (ERA) -nimistä tekoälytyökalua käyttäen, jonka yritys kuvaa tuottavan optimointialgoritmeja monilla tieteellisillä aloilla. Google ilmoitti, että ERA‑tutkimus on julkaistu Nature‑lehdessä, ja että työkalun taustalla oleva teknologia on saatavilla luotettaville testaajille sen kokeellisten tieteellisten työkalujen kautta.

Kausin tulokset

CDC:n arviointiraportin mukaan CDC:n arviointiraportti, 34 tiimiä antoi influenssan sairaalahoidon ennusteita 53:sta ainutlaatuisesta mallista kauden aikana. Kolmekymmentäyhdeksän mallia täytti analyysin sisällyttämiskriteerit toimittamalla vähintään 75 % ennustekohteista; CDC poisti kansalliset ennusteet pisteytyksestä mittakaavan erojen vuoksi ja Puerto Ricon ennusteet tietojen saatavuuden puutteen vuoksi. 39:stä sisällytetystä mallista 33 suoriutui paremmin kuin FluSight‑perusmalli, joka on viitemalli, joka ennustaa edellisen viikon sairaalahoidot eteenpäin.

FluSight‑yhdistelmä, yhdistetty ennuste, jota CDC käyttää viestinnässään, sijoittui kaudella seitsemänneksi ensisijaisella suorituskykymittarilla, ja se oli yksi 12:sta mallista, jotka johdonmukaisesti ylittivät perusmallin kaikissa oikeuslaitoksissa. Yksittäisten tiimien lähettämistä malleista Google_SAI-FluEns oli paras suoriutuja.

CDC luokitteli vuoden 2025–2026 kauden keskitasoiseksi alustavan kauden sisäisen vakavuusarvion perusteella. Korkein viikoittainen sairaalahoidon määrä ylitti 40 000, ja sairaalahoidot alkoivat nousta marraskuun puolivälissä 2025 ja saavuttivat kansallisen huippunsa viikolla, joka päättyi 27. joulukuuta 2025.

Raportti dokumentoi myös, missä ennustaminen epäonnistui. Siinä todetaan, että 50 % ja 95 % ennusteväli­en yhdistelmä ei onnistunut ennakoimaan sairaalahoidon nousua, joka havaittiin myöhäisessä joulukuussa 2025, eikä laskua, joka havaittiin tammikuun puolivälissä 2026. Kausin huippuviikolla alle 25 % kahden viikon ennustehorisontin väli­istä eri oikeuslaitoksissa sisälsi havaittuja arvoja, ja FluSight‑yhdistelmän kattavuus vakautui noin 95 %:ssa helmikuusta 2026 alkaen.

Miten CDC pisteytti ennusteet

CDC pyysi viikoittaisia influenssan sairaalahoidon ennusteita akateemisilta, teollisuuden ja hallituksen tiimeiltä marraskuusta 2025 toukokuun 20. päivään 2026 saakka, ja julkaisi ne ensimmäisen kerran FluSight‑verkkosivullaan 12. joulukuuta 2025. Pääasiallinen ennustetavoite oli viikoittaiset influenssan sairaalahoidot kuluvalla viikolla ja enintään kolme viikkoa tulevaisuudessa Yhdysvalloissa, jokaisessa osavaltiossa, Puerto Ricossa ja Washington D.C.:ssä, käyttäen National Healthcare and Safety Network -verkoston tietoja. Lopulliset pisteytykseen käytetyt kohdetiedot julkaistiin 1. heinäkuuta 2026.

Ennusteita arvioitiin pääasiassa suhteellisen painotetun väli­pisteytyksen perusteella, joka on vakiintunut mittari sille, kuinka tarkasti ennusteen väli­setti vastaa lopullisesti havaittuja arvoja. Mittari lasketaan suhteessa perusmalliin, ja arvo alle 1 tarkoittaa parempaa suoritusta kuin perusmalli; pisteet laskettiin logaritmisesti muunnetuista sairaalahoidon määristä geometristen keskiarvojen avulla mallien välisistä pisteytyssuhteista. Ennusteita arvioitiin myös 50 % ja 95 % kattavuuden perusteella, eli kuinka usein väli­t sisälsivät myöhemmin havaittuja arvoja. Mallit luokiteltiin toimitetun metatiedon perusteella tilastollisiksi, mekanistisiksi, tekoäly‑ tai koneoppimismalleiksi tai yhdistelmämalleiksi, vaikka näitä luokkia ei käytetty pisteytyksessä.

CDC on järjestänyt influenssan ennustushaasteita vuosittain vuodesta 2013–2014, lukuun ottamatta kausia 2020–2021, jolloin rajoittunut influenssatoiminta esti vakaiden ennusteiden laatimisen. FluSight‑ennusteiden arviointi influenssan päivystyspäiväkäynneistä on tulossa.

Google‑kandidaatin taustatutkimus

Ennakkojulkaisu, jonka on lähetetty 15. toukokuuta 2026, Sarah Martinsonin, Michael P. Brennerin, Martyna Plomeckan, Brian P. Williamsin, Nicholas G. Reichin ja Zahra Shamsin toimittamana, kuvaa ennusteiden taustalla olevaa järjestelmää: autonominen järjestelmä, jossa suuri kielimalli ohjaa puuhakua, joka kirjoittaa, testaa ja tarkentaa suoritettavaa ennustesoftaa. Tekijät raportoivat, että täysin ennakkoon suuntautuneessa, reaaliaikaisessa arvioinnissa vuoden 2025–2026 Yhdysvaltain hengityskauden aikana järjestelmä tuotti malleja influenssalle, COVID‑19:lle ja hengitysteiden syncytiaaliselle virukselle käyttäen erilaisia menetelmiä, ja että koneellisesti tuotetuista malleista rakennettu yhdistelmä suoriutui yhtä hyvin tai paremmin kuin CDC:n ihmisten kuratoimat keskushubien yhdistelmät testidatassa. He raportoivat myös, että järjestelmä tuotti käyttökelpoisia ennusteita RSV:lle data‑niukkojen “cold start” -olosuhteiden alla.

Julkaisussa huhtikuun 29. 2026 Google Research -julkaisu, tiimi kertoi aloittaneensa viikoittaisten flunssan ennusteiden lähettämisen kaikille Yhdysvaltain osavaltioille ja enintään neljän viikon ennusteajanjaksoissa, kun CDC:n haaste avattiin marraskuussa 2025, ja että se myöhemmin liittyi CDC:n reaaliaikaisiin ennustushubeihin COVID-19:lle ja RSV:lle. Julkaisussa kerrottiin, että julkiset tulostaulut flunssalle ja COVID-19:lle, joita ylläpitää Reich, University of Massachusetts Amherstin biostatistiikan professori ja projektin konsultti, osoittivat Googlen suoriutuvan ylhäällä tai lähellä sitä omien lähetysaikojensa aikana. Julkaisussa mainitaan Shamsi, Martinson, Reich, Plomecka ja Williams epidemologisen ennustetyön johtajina.

Miksi CDC toteuttaa flunssan ennustamista

CDC:n flunssan ennustamisohjelma on suunniteltu ennustamaan etukäteen, milloin ja missä flunssaan liittyvät sairaalahoidot voivat lisääntyä, viraston ohjelmakatsaus mukaan. CDC:n mukaan tarkat ennusteet voivat ohjata antiviraalisten hoitojen kohdentamista, valmistautumista flunssaan liittyvien sairaalahoidtojen piikkeihin, terveydenhuollon henkilökunnan, sairaalasänkyjen ja hoitoresurssien jakelua sekä viestintää lieventämistoimenpiteistä ja rokotusaikatauluista. Hanke alkoi vuonna 2013 “Predict the Influenza Season Challenge” -kilpailulla, ja viikoittaiset sairaalahoidtojen ennusteet ovat perustuneet NHSN-tietoihin vuodesta 2021-2022 alkaen.

Google totesi, että arviointitulokset vahvistavat sen luottamuksen siihen, että tekoäly yhdistettynä ihmisen kekseliäisyyteen parantaa kykyä ennustaa tauteja maailmanlaajuisesti. CDC, FluSight-kumppanit ja sidosryhmät kokoontuvat jokaisen ennustekautensa lopussa tarkastelemaan ennustemenetelmiä, keskustelemaan tarkkuudesta ja suunnittelemaan tulevia kausia, mukaan lukien uusien ennustetavoitteiden lisääminen.