Modelo de IA do Google lidera avaliação do CDC sobre previsões de hospitalizações por gripe

Os Centros de Controle e Prevenção de Doenças, em 30 de setembro de 2026, publicaram sua avaliação da temporada de previsão FluSight 2025-2026, identificando o Google_SAI-FluEns da Google como o modelo de melhor desempenho entre as submissões individuais das equipes para prever admissões hospitalares por gripe nos EUA. A Google afirmou que sua entrada ficou em primeiro lugar entre os 39 modelos elegíveis da temporada.

Em anúncio do Google, Zahra Shamsi, da Google Research, disse que as previsões foram desenvolvidas usando Empirical Research Assistance (ERA), uma ferramenta de IA que a empresa descreve como geradora de algoritmos de otimização em diversas áreas científicas. A Google afirmou que a pesquisa sobre o ERA foi publicada na revista Nature e que a tecnologia subjacente da ferramenta está disponível para testadores confiáveis por meio de suas ferramentas experimentais de ciência.

Resultados da Temporada

De acordo com o relatório de avaliação do CDC, 34 equipes contribuíram com previsões de admissões hospitalares por influenza a partir de 53 modelos únicos durante a temporada. Trinta e nove modelos atenderam aos critérios de inclusão da análise ao submeterem pelo menos 75 % dos alvos de previsão; o CDC excluiu as previsões nacionais da pontuação devido a diferenças de escala e as previsões de Porto Rico devido à disponibilidade de dados. Dos 39 modelos incluídos, 33 tiveram desempenho superior ao baseline FluSight, um modelo de referência que projeta as admissões da semana anterior adiante.

O conjunto FluSight, a previsão combinada que o CDC usa para comunicar suas mensagens, ficou em sétimo lugar geral na temporada na métrica de desempenho principal e foi um dos 12 modelos que consistentemente superaram o baseline em todas as jurisdições. Entre as submissões individuais das equipes, o Google_SAI-FluEns foi o melhor desempenho.

O CDC caracterizou a temporada 2025-2026 como moderada em sua avaliação preliminar de gravidade durante a temporada. O maior número semanal de admissões hospitalares ultrapassou 40 000, com as hospitalizações começando a subir em meados de novembro de 2025 e atingindo o pico nacional na semana que terminou em 27 de dezembro de 2025.

O relatório também documenta onde a previsão teve dificuldades. Ele afirma que os intervalos de previsão de 50 % e 95 % do conjunto falharam em antecipar os aumentos nas hospitalizações observados no final de dezembro de 2025 e as quedas em meados de janeiro de 2026. Por volta da semana de pico da temporada, menos de 25 % dos intervalos de previsão de horizonte de duas semanas em todas as jurisdições continham os valores observados, e a cobertura do conjunto FluSight estabilizou-se próximo a 95 % a partir de fevereiro de 2026.

Como o CDC Avaliou as Previsões

O CDC solicitou previsões semanais de admissões hospitalares por influenza de equipes acadêmicas, industriais e governamentais de novembro de 2025 até 20 de maio de 2026, e as publicou pela primeira vez em sua página FluSight em 12 de dezembro de 2025. O principal alvo de previsão eram as admissões hospitalares semanais por influenza para a semana corrente e até três semanas no futuro para os Estados Unidos, cada estado, Porto Rico e Washington, D.C., usando dados da National Healthcare and Safety Network. Os dados-alvo finais usados para pontuação foram publicados em 1 de julho de 2026.

As previsões foram avaliadas principalmente pelo escore de intervalo ponderado relativo, uma medida padrão de quão próximo o conjunto de intervalos de previsão de uma previsão está do que foi finalmente observado. A métrica é calculada em relação ao baseline, com um valor abaixo de 1 representando desempenho superior ao baseline, e os escores foram calculados sobre contagens de admissões transformadas em log como média geométrica das razões de escores pareados entre os modelos. As previsões também foram avaliadas quanto à cobertura de 50 % e 95 %, a frequência com que os intervalos de previsão capturaram os valores observados posteriormente. Os modelos foram categorizados a partir dos metadados submetidos como estatísticos, mecânicos, de inteligência artificial ou aprendizado de máquina, ou conjunto, embora essas categorias não tenham sido usadas na pontuação.

O CDC tem realizado desafios de previsão de influenza anualmente desde a temporada 2013-2014, exceto em 2020-2021, quando a atividade limitada de influenza impediu previsões estáveis. Uma avaliação das previsões do FluSight sobre visitas a departamentos de emergência por gripe está em andamento.

A Pesquisa por Trás da Entrada da Google

Um preprint submetido em 15 de maio de 2026, por Sarah Martinson, Michael P. Brenner, Martyna Plomecka, Brian P. Williams, Nicholas G. Reich e Zahra Shamsi descreve o sistema por trás das previsões: um sistema autônomo no qual um modelo de linguagem grande orienta uma busca em árvore que escreve, testa e refina software de previsão executável. Os autores relatam que, em uma avaliação totalmente prospectiva e em tempo real durante a temporada respiratória dos EUA 2025-2026, o sistema produziu modelos para influenza, COVID-19 e vírus sincicial respiratório usando metodologias variadas, e que um conjunto construído a partir dos modelos gerados por máquina teve desempenho tão bom quanto ou melhor que os conjuntos de hubs curados por humanos do CDC fora da amostra. Eles também relatam que o sistema produziu previsões viáveis para RSV sob condições de “cold start” com escassez de dados.

Em em um post do Google Research de 29 de abril de 2026, a equipe disse que começou a enviar previsões semanais de gripe para todos os estados dos EUA e com horizontes de até quatro semanas quando o desafio da CDC foi aberto em novembro de 2025, e que posteriormente se juntou aos hubs de previsão ao vivo da CDC para COVID‑19 e RSV. O post afirmou que os placares públicos de gripe e COVID‑19, conduzidos por Reich, professor de bioestatística da University of Massachusetts Amherst e consultor do projeto, mostraram a Google atuando no topo ou próximo dele durante os períodos de submissão. O post nomeia Shamsi, Martinson, Reich, Plomecka e Williams como líderes do trabalho de previsão epidemiológica.

Por que a CDC realiza previsões de gripe

O programa de previsão de gripe da CDC foi criado para prever antecipadamente quando e onde aumentos nas hospitalizações por gripe podem ocorrer, de acordo com a visão geral do programa da agência. A CDC afirma que previsões precisas podem orientar a alocação de tratamentos antivirais, a preparação para surtos de hospitalizações relacionadas à gripe, a distribuição de equipe de saúde, leitos hospitalares e recursos de tratamento, bem como a comunicação sobre medidas de mitigação e o timing da vacinação. O esforço começou com o “Predict the Influenza Season Challenge” de 2013, e as previsões semanais de hospitalizações têm sido baseadas em dados do NHSN desde a temporada 2021‑2022.

O Google afirmou que o resultado da avaliação valida sua confiança de que IA combinada com engenhosidade humana melhorará a capacidade de prever doenças em todo o mundo. A CDC, os parceiros do FluSight e demais partes interessadas se reúnem ao final de cada temporada de previsões para revisar as abordagens de previsão, discutir a precisão e planejar as próximas temporadas, incluindo a inclusão de novos alvos de previsão.