Google AI मॉडल CDC के फ़्लू अस्पताल प्रवेश पूर्वानुमानों के मूल्यांकन में शीर्ष पर

सेंटर फॉर डिज़ीज़ कंट्रोल एंड प्रिवेंशन ने 30 सितंबर, 2026 को अपने 2025-2026 FluSight पूर्वानुमान मौसम का मूल्यांकन प्रकाशित किया, जिसमें Google के Google_SAI-FluEns को संयुक्त राज्य अमेरिका में फ़्लू अस्पताल प्रवेश का पूर्वानुमान लगाने वाले व्यक्तिगत टीम सबमिशन में सर्वश्रेष्ठ मॉडल के रूप में पहचाना गया। Google ने कहा कि उसका प्रविष्टि मौसम के 39 योग्य मॉडलों में प्रथम स्थान पर रहा।

In Google की घोषणा, Google Research की ज़हरा शम्सी ने कहा कि पूर्वानुमान Empirical Research Assistance (ERA) का उपयोग करके विकसित किए गए थे, जो कंपनी द्वारा विभिन्न वैज्ञानिक क्षेत्रों में अनुकूलन एल्गोरिदम उत्पन्न करने वाला एक AI उपकरण बताया गया है। Google ने कहा कि ERA पर शोध जर्नल Nature में प्रकाशित हुआ है और इस उपकरण की मूल तकनीक विश्वसनीय परीक्षकों के लिए अपने प्रयोगात्मक विज्ञान उपकरणों के माध्यम से उपलब्ध है।

मौसम के परिणाम

According to CDC की मूल्यांकन रिपोर्ट, इस मौसम में 34 टीमों ने 53 विशिष्ट मॉडलों से फ़्लू अस्पताल प्रवेश पूर्वानुमान प्रदान किए। 39 मॉडलों ने कम से कम 75% पूर्वानुमान लक्ष्यों को जमा करके विश्लेषण की समावेशन मानदंडों को पूरा किया; CDC ने स्कोरिंग से राष्ट्रीय पूर्वानुमानों को स्केल में अंतर के कारण और प्यूर्टो रिको के पूर्वानुमानों को डेटा उपलब्धता के कारण बाहर रखा। 39 शामिल मॉडलों में से, 33 ने FluSight बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन किया, जो एक संदर्भ मॉडल है जो पिछले सप्ताह के प्रवेश को आगे की ओर प्रोजेक्ट करता है।

FluSight एन्सेम्बल, संयुक्त पूर्वानुमान जिसे CDC अपने संदेशों को संप्रेषित करने के लिए उपयोग करता है, ने मौसम के लिए प्राथमिक प्रदर्शन मीट्रिक पर कुल मिलाकर सातवां स्थान प्राप्त किया और यह 12 मॉडलों में से एक था जिसने सभी क्षेत्रों में लगातार बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन किया। व्यक्तिगत टीम सबमिशन में, Google_SAI-FluEns शीर्ष प्रदर्शनकर्ता था।

CDC ने अपने प्रारंभिक इन-सीज़न गंभीरता मूल्यांकन के तहत 2025-2026 मौसम को मध्यम बताया। अस्पताल में प्रवेश की साप्ताहिक अधिकतम संख्या 40,000 से अधिक थी, जिसमें अस्पताल में भर्ती मध्य नवंबर 2025 में बढ़ना शुरू हुई और राष्ट्रीय स्तर पर 27 दिसंबर, 2025 को समाप्त होने वाले सप्ताह में शिखर पर पहुंच गई।

रिपोर्ट यह भी दस्तावेज़ करती है कि पूर्वानुमान कहां संघर्ष करता रहा। यह बताती है कि एन्सेम्बल के 50% और 95% प्रेडिक्शन इंटरवल ने देर दिसंबर 2025 में देखी गई अस्पताल में भर्ती में वृद्धि और मध्य जनवरी 2026 में गिरावट की भविष्यवाणी करने में विफल रहे। मौसम के शिखर सप्ताह के आसपास, विभिन्न क्षेत्रों में दो-सप्ताह-होराइज़न पूर्वानुमान प्रेडिक्शन इंटरवल में से 25% से कम ने वास्तविक मानों को शामिल किया, और FluSight एन्सेम्बल कवरेज फरवरी 2026 से लगभग 95% के आसपास स्थिर हो गया।

CDC ने पूर्वानुमानों को कैसे स्कोर किया

CDC ने नवंबर 2025 से 20 मई, 2026 तक शैक्षणिक, उद्योग और सरकारी टीमों से साप्ताहिक फ़्लू अस्पताल प्रवेश पूर्वानुमान मांगे, और इन्हें पहली बार 12 दिसंबर, 2025 को अपनी FluSight वेबपेज पर प्रकाशित किया। मुख्य पूर्वानुमान लक्ष्य संयुक्त राज्य अमेरिका, प्रत्येक राज्य, प्यूर्टो रिको और वॉशिंगटन, डी.सी. के लिए वर्तमान सप्ताह और भविष्य के तीन सप्ताह तक के साप्ताहिक फ़्लू अस्पताल प्रवेश थे, जिसके लिए राष्ट्रीय हेल्थकेयर और सुरक्षा नेटवर्क से डेटा उपयोग किया गया। स्कोरिंग के लिए उपयोग किए गए अंतिम लक्ष्य डेटा 1 जुलाई, 2026 को प्रकाशित हुए।

पूर्वानुमानों का मूल्यांकन मुख्य रूप से सापेक्ष वेटेड इंटरवल स्कोर पर किया गया, जो एक मानक माप है कि पूर्वानुमान के प्रेडिक्शन इंटरवल सेट वास्तविक रूप से देखे गए मानों के कितने करीब हैं। यह मीट्रिक बेसलाइन के सापेक्ष गणना की जाती है, जहाँ 1 से कम मान बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन दर्शाता है, और स्कोर लॉग-परिवर्तित प्रवेश गिनती पर गणना किए गए, जो मॉडलों के बीच युग्म स्कोर अनुपातों का ज्यामितीय औसत है। पूर्वानुमानों का मूल्यांकन 50% और 95% कवरेज पर भी किया गया, अर्थात प्रेडिक्शन इंटरवल द्वारा बाद में देखे गए मानों को पकड़ने की आवृत्ति। मॉडलों को प्रस्तुत मेटाडेटा के आधार पर सांख्यिकीय, यांत्रिक, कृत्रिम बुद्धिमत्ता या मशीन लर्निंग, या एन्सेम्बल के रूप में वर्गीकृत किया गया, हालांकि इन वर्गीकरणों का स्कोरिंग में उपयोग नहीं किया गया।

CDC ने 2013-2014 मौसम से हर साल फ़्लू पूर्वानुमान चुनौतियों का आयोजन किया है, सिवाय 2020-2021 के, जब सीमित फ़्लू गतिविधि के कारण स्थिर पूर्वानुमान संभव नहीं थे। FluSight के फ़्लू आपातकालीन विभाग विज़िट्स के पूर्वानुमानों का मूल्यांकन जल्द ही आने वाला है।

Google के प्रविष्टि के पीछे का शोध

15 मई, 2026 को प्रस्तुत किया गया एक प्रीप्रिंट, Sarah Martinson, Michael P. Brenner, Martyna Plomecka, Brian P. Williams, Nicholas G. Reich, और Zahra Shamsi द्वारा, पूर्वानुमानों के पीछे की प्रणाली का वर्णन करता है: एक स्वायत्त प्रणाली जिसमें एक बड़ा भाषा मॉडल एक ट्री सर्च को मार्गदर्शन करता है जो निष्पादन योग्य पूर्वानुमान सॉफ़्टवेयर लिखता, परीक्षण करता और परिष्कृत करता है। लेखक रिपोर्ट करते हैं कि 2025-2026 यू.एस. श्वसन मौसम के दौरान एक पूरी तरह से भविष्यवाणी, वास्तविक‑समय मूल्यांकन में, प्रणाली ने फ़्लू, COVID-19, और रेस्पिरेटरी सिंकिशियल वायरस के लिए विभिन्न कार्यप्रणालियों का उपयोग करके मॉडल उत्पन्न किए, और मशीन‑जनित मॉडलों से निर्मित एन्सेम्बल ने CDC के मानव‑क्यूरेटेड हब एन्सेम्बल की तुलना में समान या बेहतर प्रदर्शन किया। वे यह भी रिपोर्ट करते हैं कि प्रणाली ने डेटा‑संकट “कोल्ड स्टार्ट” स्थितियों में RSV के लिए कार्यक्षम पूर्वानुमान उत्पन्न किए।

में एक 29 अप्रैल, 2026 को Google Research पोस्ट, टीम ने कहा कि उसने हर U.S. राज्य के लिए साप्ताहिक फ्लू पूर्वानुमान प्रस्तुत करना शुरू किया और जब नवंबर 2025 में CDC चुनौती खुली तो चार सप्ताह तक के क्षितिज पर भी, और बाद में उसने COVID-19 और RSV के लिए CDC के लाइव पूर्वानुमान हब में शामिल हो गया। पोस्ट में कहा गया कि फ्लू और COVID-19 के सार्वजनिक लीडरबोर्ड, जो Reich द्वारा चलाए जाते हैं, जो University of Massachusetts Amherst के बायोस्टैटिस्टिक्स प्रोफ़ेसर और परियोजना के सलाहकार हैं, ने दिखाया कि Google ने अपने सबमिशन अवधि के दौरान शीर्ष या शीर्ष के निकट प्रदर्शन किया। पोस्ट में Shamsi, Martinson, Reich, Plomecka, और Williams को महामारी विज्ञान पूर्वानुमान कार्य के प्रमुख के रूप में नामित किया गया है।

CDC फ्लू पूर्वानुमान क्यों चलाता है

CDC का फ्लू पूर्वानुमान कार्यक्रम इस प्रकार डिजाइन किया गया है कि फ्लू अस्पताल में भर्ती बढ़ने के समय और स्थान की अग्रिम भविष्यवाणी की जा सके, एजेंसी के कार्यक्रम अवलोकन के अनुसार। CDC कहता है कि सटीक पूर्वानुमान एंटीवायरल उपचार आवंटन, फ्लू-संबंधी अस्पताल में भर्ती में उछाल के लिए तैयारी, स्वास्थ्य कर्मियों, अस्पताल बिस्तरों और उपचार संसाधनों के वितरण, साथ ही शमन उपायों और टीकाकरण समय-सारिणी के संदेश को सूचित कर सकते हैं। यह प्रयास 2013 के “Predict the Influenza Season Challenge” से शुरू हुआ, और साप्ताहिक अस्पताल में भर्ती पूर्वानुमान 2021-2022 सीज़न से NHSN डेटा पर आधारित रहे हैं।

Google ने कहा कि मूल्यांकन परिणाम उसके इस विश्वास को प्रमाणित करता है कि AI को मानव नवाचार के साथ मिलाकर विश्व स्तर पर रोगों की भविष्यवाणी करने की क्षमता में सुधार होगा। CDC, FluSight साझेदार और हितधारक हर पूर्वानुमान सीज़न के अंत में इकट्ठा होते हैं ताकि पूर्वानुमान विधियों की समीक्षा कर सकें, सटीकता पर चर्चा कर सकें, और भविष्य के सीज़न की योजना बना सकें, जिसमें नए पूर्वानुमान लक्ष्यों का जोड़ना शामिल है।