Google AI 모델, CDC 평가에서 인플루엔자 입원 예측 최고

미국 질병통제예방센터(CDC)는 2026년 9월 30일에 2025‑2026년 FluSight 예측 시즌에 대한 평가를 발표했으며, Google의 Google_SAI-FluEns가 미국 인플루엔자 입원 예측을 위한 개별 팀 제출물 중 최고 성능 모델으로 선정되었습니다. Google은 자사의 모델이 해당 시즌의 39개 적격 모델 중 1위를 차지했다고 밝혔습니다.

In Google의 발표, Google Research의 Zahra Shamsi는 예측이 Empirical Research Assistance (ERA)라는 AI 도구를 사용해 개발되었다고 말했습니다. 이 도구는 회사가 다양한 과학 분야에 걸쳐 최적화 알고리즘을 생성한다고 설명합니다. Google은 ERA에 관한 연구가 Nature 저널에 게재되었으며, 해당 도구의 기반 기술이 실험 과학 도구를 통해 신뢰할 수 있는 테스트 사용자에게 제공된다고 밝혔습니다.

시즌 결과

CDC 평가 보고서에 따르면, 시즌 동안 34개 팀이 53개의 고유 모델로부터 인플루엔자 입원 예측을 제공했습니다. 39개의 모델이 최소 75%의 예측 목표를 제출하여 분석 포함 기준을 충족했으며, CDC는 규모 차이와 푸에르토리코 데이터 가용성 문제로 인해 국가 수준 예측을 점수에서 제외했습니다. 포함된 39개 모델 중 33개는 이전 주 입원을 전진 예측하는 기준 모델인 FluSight 베이스라인보다 더 좋은 성과를 보였습니다.

CDC가 메시지를 전달하기 위해 사용하는 결합 예측인 FluSight 앙상블은 주요 성능 지표에서 시즌 전체 7위를 차지했으며, 모든 관할 구역에서 기준 모델을 지속적으로 능가한 12개 모델 중 하나였습니다. 개별 팀 제출물 중에서는 Google_SAI-FluEns가 최고 성능을 보였습니다.

CDC는 2025‑2026 시즌을 예비 시즌 중 중증도 평가에서 중간 수준으로 분류했습니다. 주당 입원자 수 최고치는 40,000명을 넘어섰으며, 입원자는 2025년 11월 중순에 증가하기 시작해 2025년 12월 27일에 끝나는 주에 전국적으로 정점을 찍었습니다.

보고서는 예측이 어려웠던 부분도 기록하고 있습니다. 앙상블의 50% 및 95% 예측 구간이 2025년 12월 말에 관찰된 입원 증가와 2026년 1월 중순에 감소를 예측하지 못했다고 명시했습니다. 시즌 정점 주 주변에서는 관할 구역 전반에 걸친 2주 전망 예측 구간 중 관측값을 포함한 비율이 25% 미만이었으며, FluSight 앙상블의 커버리지는 2026년 2월부터 약 95% 수준으로 안정되었습니다.

CDC가 예측을 평가한 방법

CDC는 2025년 11월부터 2026년 5월 20일까지 학계, 산업계, 정부 팀에게 주간 인플루엔자 입원 예측을 요청했으며, 2025년 12월 12일에 처음으로 FluSight 웹페이지에 공개했습니다. 주요 예측 대상은 현재 주와 향후 최대 3주까지 미국 전체, 각 주, 푸에르토리코 및 워싱턴 D.C.의 주간 인플루엔자 입원 수였으며, 이는 National Healthcare and Safety Network의 데이터를 사용했습니다. 점수 산정에 사용된 최종 목표 데이터는 2026년 7월 1일에 발표되었습니다.

예측은 주로 상대 가중 구간 점수(relative weighted interval score)를 기준으로 평가되었으며, 이는 예측 구간 집합이 최종 관측값과 얼마나 일치하는지를 나타내는 표준 지표입니다. 이 지표는 기준 모델에 대해 상대적으로 계산되며, 값이 1 이하이면 기준보다 성능이 우수함을 의미합니다. 점수는 로그 변환된 입원 수를 사용해 모델 간 쌍별 점수 비율의 기하 평균으로 계산되었습니다. 또한 예측은 50% 및 95% 커버리지를 기준으로 평가되었으며, 이는 예측 구간이 나중에 관측된 값을 포착한 빈도를 나타냅니다. 모델은 제출된 메타데이터에 따라 통계적, 메카니즘, 인공지능 또는 머신러닝, 혹은 앙상블으로 분류되었으나, 이러한 카테고리는 점수 산정에 사용되지 않았습니다.

CDC는 2013‑2014 시즌부터 매년 인플루엔자 예측 챌린지를 개최해 왔으며, 2020‑2021 시즌은 인플루엔자 활동이 제한되어 안정적인 예측이 어려웠던 경우를 제외합니다. FluSight의 인플루엔자 응급실 방문 예측에 대한 평가가 곧 발표될 예정입니다.

Google 진입 모델의 연구 배경

2026년 5월 15일 제출된 사전 인쇄물, Sarah Martinson, Michael P. Brenner, Martyna Plomecka, Brian P. Williams, Nicholas G. Reich, 그리고 Zahra Shamsi가 작성한 이 논문은 예측 뒤에 있는 시스템을 설명합니다. 이 시스템은 대규모 언어 모델이 트리 탐색을 안내하여 실행 가능한 예측 소프트웨어를 작성, 테스트 및 정제하는 자율 시스템입니다. 저자들은 2025‑2026년 미국 호흡기 시즌 동안 완전한 사전 예측 실시간 평가에서 이 시스템이 인플루엔자, COVID‑19, 호흡기융합바이러스(RSV)를 위한 다양한 방법론의 모델을 생성했으며, 머신이 생성한 모델들로 구성된 앙상블이 CDC의 인간이 관리하는 허브 앙상블보다 샘플 외에서도 동등하거나 더 우수한 성능을 보였다고 보고했습니다. 또한 데이터가 부족한 “콜드 스타트” 상황에서도 이 시스템이 RSV에 대한 실용적인 예측을 생성했음을 보고했습니다.

2026년 4월 29일 Google Research 게시물에서, 팀은 CDC 챌린지가 2025년 11월에 시작될 때 모든 미국 주에 대해 주간 인플루엔자 예측을 제출하기 시작했으며, 예측 시점을 최대 4주까지 확장했다고 밝혔고, 이후 CDC의 COVID-19 및 RSV 실시간 예측 허브에 참여했다고 말했습니다. 그 게시물은 매사추세츠 대학교 암허스트 캠퍼스의 생물통계학 교수이자 프로젝트 컨설턴트인 Reich가 운영하는 인플루엔자와 COVID-19 공개 순위표가 Google이 제출 기간 동안 상위 혹은 최상위에 근접한 성과를 보였다고 전했습니다. 그 게시물은 Shamsi, Martinson, Reich, Plomecka, 그리고 Williams를 역학 예측 작업의 책임자로 명시했습니다.

CDC가 인플루엔자 예측을 수행하는 이유

CDC의 인플루엔자 예측 프로그램은 인플루엔자 입원 증가가 언제, 어디서 발생할지를 사전에 예측하도록 설계되었으며, 기관의 프로그램 개요에 따르면, CDC는 정확한 예측이 항바이러스 치료제 배분, 인플루엔자 관련 입원 급증 대비, 의료 인력, 병상 및 치료 자원 배치, 그리고 완화 조치와 백신 접종 시기에 대한 메시징에 활용될 수 있다고 말합니다. 이 노력은 2013년 “Predict the Influenza Season Challenge”로 시작되었으며, 주간 입원 예측은 2021-2022 시즌부터 NHSN 데이터를 기반으로 진행되고 있습니다.

Google은 이번 평가 결과가 AI와 인간의 창의성을 결합하면 전 세계 질병 예측 능력이 향상될 것이라는 자신감을 검증한다고 밝혔습니다. CDC, FluSight 파트너 및 이해관계자들은 매 예측 시즌 종료 시 예측 접근법을 검토하고 정확성을 논의하며, 새로운 예측 목표 추가 등을 포함한 향후 시즌 계획을 수립하기 위해 모입니다.