Google AI-model leidt CDC-evaluatie van griepziekenhuisopnamevoorspellingen

De Centers for Disease Control and Prevention publiceerde op 30 september 2026 haar evaluatie van het FluSight‑voorspellingsseizoen 2025‑2026, waarbij ze Google’s Google_SAI-FluEns identificeerde als het best presterende model onder de individuele teaminzendingen voor het voorspellen van Amerikaanse griepziekenhuisopnames. Google stelde dat haar inzending als eerste werd gerangschikt onder de 39 in aanmerking komende modellen van het seizoen.

In Google’s aankondiging, Zahra Shamsi van Google Research zei dat de voorspellingen waren ontwikkeld met Empirical Research Assistance (ERA), een AI‑tool die het bedrijf beschrijft als het genereren van optimalisatie‑algoritmen over diverse wetenschappelijke gebieden. Google meldde dat onderzoek naar ERA was gepubliceerd in het tijdschrift Nature en dat de onderliggende technologie van de tool beschikbaar is voor vertrouwde testers via haar experimentele wetenschapstools.

Resultaten van het seizoen

Volgens het evaluatierapport van de CDC leverden 34 teams griepziekenhuisopnamevoorspellingen bij vanuit 53 unieke modellen gedurende het seizoen. Negenendertig modellen voldeden aan de inclusiecriteria van de analyse door minstens 75 % van de voorspellingsdoelen in te dienen; de CDC sloot nationale voorspellingen uit van de score vanwege schaalverschillen en uitsloot voorspellingen voor Puerto Rico vanwege gebrek aan gegevens. Van de 39 opgenomen modellen presteerden 33 beter dan de FluSight‑baseline, een referentiemodel dat de opnames van de vorige week projecteert.

De FluSight‑ensemble, de gecombineerde voorspelling die de CDC gebruikt voor haar communicatie, eindigde zevende in het seizoen op de primaire prestatiemetriek en was een van de 12 modellen die consequent beter presteerden dan de baseline in alle jurisdicties. Onder de individuele teaminzendingen was Google_SAI-FluEns de top‑presteerder.

De CDC karakteriseerde het seizoen 2025‑2026 als gematigd volgens haar voorlopige in‑seizoen ernstbeoordeling. Het hoogste wekelijkse aantal ziekenhuisopnames overschreed 40.000, met een stijging van opnames vanaf half november 2025 en een nationale piek in de week eindigend op 27 december 2025.

Het rapport documenteert ook waar de voorspellingen tekortschoten. Het stelt dat de 50 % en 95 % voorspellingsintervallen van de ensemble de toename van ziekenhuisopnames die eind december 2025 werd waargenomen, evenals de daling in half januari 2026, niet konden voorspellen. Rond de piekweek van het seizoen bevatte minder dan 25 % van de twee‑week‑horizon voorspellingsintervallen over de jurisdicties de waargenomen waarden, en de dekking van de FluSight‑ensemble stabiliseerde zich vanaf februari 2026 op ongeveer 95 %.

Hoe de CDC de voorspellingen scoorde

De CDC vroeg wekelijks griepziekenhuisopnamevoorspellingen op bij academische, industriële en overheidsteams van november 2025 tot en met 20 mei 2026, en publiceerde ze voor het eerst op haar FluSight‑webpagina op 12 december 2025. Het belangrijkste voorspellingsdoel was het wekelijkse aantal griepziekenhuisopnames voor de huidige week en tot drie weken vooruit voor de Verenigde Staten, elke staat, Puerto Rico en Washington, D.C., met gebruik van gegevens van het National Healthcare and Safety Network. De definitieve doelgegevens die voor de scoring werden gebruikt, werden gepubliceerd op 1 juli 2026.

Voorspellingen werden voornamelijk geëvalueerd op basis van de relative weighted interval score, een standaardmaat voor hoe nauw de set voorspellingsintervallen van een voorspelling overeenkomt met wat uiteindelijk werd waargenomen. De metriek wordt berekend ten opzichte van de baseline, waarbij een waarde onder 1 een betere prestatie dan de baseline aangeeft, en scores werden berekend op log‑getransformeerde opnamecijfers als een geometrisch gemiddelde van onderling score‑verhoudingen tussen modellen. Voorspellingen werden ook beoordeeld op 50 % en 95 % dekking, de frequentie waarmee voorspellingsintervallen de later waargenomen waarden omvatten. Modellen werden op basis van ingediende metadata geclassificeerd als statistisch, mechanistisch, kunstmatige intelligentie of machine learning, of als ensemble, hoewel deze categorieën niet werden gebruikt bij de scoring.

De CDC organiseert jaarlijks sinds het seizoen 2013‑2014 influenza‑voorspellingsuitdagingen, met uitzondering van 2020‑2021, toen beperkte influenza‑activiteit stabiele voorspellingen verhinderde. Een evaluatie van FluSight’s voorspellingen van griepbezoeken aan de spoedeisende hulp volgt binnenkort.

Het onderzoek achter Google’s inzending

Een preprint ingediend op 15 mei 2026, door Sarah Martinson, Michael P. Brenner, Martyna Plomecka, Brian P. Williams, Nicholas G. Reich en Zahra Shamsi beschrijft het systeem achter de voorspellingen: een autonoom systeem waarin een groot taalmodel een boomzoektocht leidt die uitvoerbare voorspellingssoftware schrijft, test en verfijnt. De auteurs melden dat het systeem in een volledig prospectieve, realtime‑evaluatie tijdens het respiratoire seizoen 2025‑2026 in de VS modellen produceerde voor influenza, COVID‑19 en respiratoir syncytieel virus met verschillende methodologieën, en dat een ensemble gebouwd uit de door de machine gegenereerde modellen even goed of beter presteerde dan de door de CDC handmatig samengestelde hub‑ensembles buiten de steekproef. Ze melden ook dat het systeem bruikbare voorspellingen leverde voor RSV onder data‑schaarse “cold start”‑condities.

In een bericht van Google Research op 29 april 2026, het team zei dat het begon met het wekelijks indienen van griepvoorspellingen voor elke Amerikaanse staat en met een horizon tot vier weken toen de CDC‑uitdaging in november 2025 werd geopend, en dat het later deelnam aan de live‑voorspellingshubs van de CDC voor COVID‑19 en RSV. Het bericht vermeldde dat openbare ranglijsten voor griep en COVID‑19, beheerd door Reich, een biostatistiek‑professor aan de University of Massachusetts Amherst en consultant voor het project, Google liet presteren op of nabij de top tijdens de indieningsperioden. Het bericht noemt Shamsi, Martinson, Reich, Plomecka en Williams als de leiders van het epidemiologische voorspellingswerk.

Waarom de CDC Griepvoorspelling Uitvoert

Het griepvoorspellingsprogramma van de CDC is ontworpen om van tevoren te voorspellen wanneer en waar een toename van griepgerelateerde ziekenhuisopnames kan optreden, volgens het overzicht van het programma van de instantie. De CDC zegt dat nauwkeurige voorspellingen kunnen bijdragen aan de toewijzing van antivirale behandelingen, de voorbereiding op pieken in griepgerelateerde ziekenhuisopnames, de verdeling van zorgpersoneel, ziekenhuisbedden en behandelmiddelen, evenals aan communicatie over mitigatiemaatregelen en de timing van vaccinaties. De inspanning begon met de “Predict the Influenza Season Challenge” in 2013, en wekelijkse ziekenhuisopname‑voorspellingen zijn gebaseerd op NHSN‑gegevens sinds het seizoen 2021‑2022.

Google stelde dat het evaluatieresultaat haar vertrouwen bevestigt dat AI, gecombineerd met menselijke vindingrijkheid, het vermogen om ziektes wereldwijd te voorspellen zal verbeteren. De CDC, FluSight‑partners en belanghebbenden komen aan het einde van elk voorspellingsseizoen bijeen om voorspellingsmethoden te beoordelen, nauwkeurigheid te bespreken en toekomstige seizoenen te plannen, inclusief de toevoeging van nieuwe voorspellingsdoelen.