Модель штучного інтелекту Google очолює оцінку CDC щодо прогнозування госпіталізацій через грип

Центри з контролю та профілактики захворювань (CDC) 30 вересня 2026 року опублікували оцінку сезону прогнозування FluSight 2025‑2026, визначивши Google_SAI-FluEns від Google як найкращу модель серед індивідуальних подань команд для прогнозування госпіталізацій у США через грип. Google заявив, що його модель зайняла перше місце серед 39 допустимих моделей сезону.

У оголошенні Google Захра Шамсі з Google Research зазначила, що прогнози були розроблені за допомогою Empirical Research Assistance (ERA), інструменту ШІ, який компанія описує як генеруючий алгоритми оптимізації в різних наукових галузях. Google повідомив, що дослідження щодо ERA було опубліковано в журналі Nature, а базова технологія інструменту доступна довіреним тестувальникам через його експериментальні наукові інструменти.

Результати сезону

Згідно звіту оцінки CDC, 34 команди внесли прогнози госпіталізацій через грип від 53 унікальних моделей протягом сезону. Тридцять дев’ять моделей відповідали критеріям включення, подавши щонайменше 75 % цільових прогнозів; CDC виключив національні прогнози зі скорингу через різницю в масштабах і прогнози для Пуерто-Ріко через недоступність даних. З 39 включених моделей 33 показали кращі результати, ніж базова модель FluSight, яка проєктує госпіталізації попереднього тижня вперед.

Ансамбль FluSight, комбінований прогноз, який CDC використовує для поширення інформації, зайняв сьоме місце в загальному рейтингу сезону за основним показником ефективності і був одним із 12 моделей, які постійно перевершували базову модель у всіх юрисдикціях. Серед індивідуальних подань команд Google_SAI-FluEns виявився найкращим.

CDC охарактеризував сезон 2025‑2026 як помірний за попередньою оцінкою тяжкості впродовж сезону. Найвища щотижнева кількість госпіталізацій перевищила 40 000, причому госпіталізації почали зростати в середині листопада 2025 року і досягли максимуму по всій країні у тиждень, що закінчився 27 грудня 2025 року.

У звіті також зазначено, де прогнозування стикалося з труднощами. Вказується, що 50 % та 95 % інтервали передбачень ансамблю не змогли передбачити зростання госпіталізацій, спостережене в кінці грудня 2025 року, та їхнє зниження в середині січня 2026 року. Під час пікового тижня сезону менше 25 % двотижневих інтервалів прогнозу у різних юрисдикціях охоплювали фактичні значення, а покриття ансамблю FluSight стабілізувалося біля 95 % з лютого 2026 року.

Як CDC оцінював прогнози

CDC запитував щотижневі прогнози госпіталізацій через грип від академічних, промислових та урядових команд з листопада 2025 року по 20 травня 2026 року і вперше опублікував їх на веб-сторінці FluSight 12 грудня 2025 року. Основною метою прогнозування були щотижневі госпіталізації через грип за поточний тиждень та до трьох тижнів у майбутньому для Сполучених Штатів, кожного штату, Пуерто-Ріко та Вашингтона, округ Колумбія, з використанням даних Національної мережі охорони здоров’я та безпеки (National Healthcare and Safety Network). Останні цільові дані, використані для оцінки, були опубліковані 1 липня 2026 року.

Прогнози оцінювали переважно за показником relative weighted interval score (відносний зважений інтервальний бал), стандартною мірою того, наскільки набір інтервальних передбачень відповідає фактичним спостереженням. Показник розраховується відносно базової моделі, причому значення нижче 1 означає кращу за базову продуктивність, а бали обчислювалися на логарифмічно трансформованих кількостях госпіталізацій як геометричне середнє парних співвідношень балів між моделями. Прогнози також оцінювали за 50 % та 95 % покриттям — частотою, з якою інтервали передбачень охоплювали пізніше спостережені значення. Моделі були класифіковані за поданими метаданими як статистичні, механістичні, штучного інтелекту чи машинного навчання, або ансамблеві, хоча ці категорії не використовувалися при оцінці.

CDC щорічно проводить конкурси з прогнозування грипу з сезону 2013‑2014, за винятком 2020‑2021 років, коли обмежена активність грипу ускладнювала отримання стабільних прогнозів. Оцінка прогнозів FluSight щодо відвідувань відділень швидкої допомоги через грип буде представлена незабаром.

Дослідження, що стоїть за поданням Google

Препринт, поданий 15 травня 2026 р., авторами якого є Sarah Martinson, Michael P. Brenner, Martyna Plomecka, Brian P. Williams, Nicholas G. Reich та Zahra Shamsi, описує систему, що стоїть за прогнозами: автономна система, у якій велика мовна модель керує пошуком у дереві, який пише, тестує та уточнює виконуване програмне забезпечення для прогнозування. Автори повідомляють, що під час повністю перспективної, реальної оцінки у сезоні респіраторних захворювань США 2025‑2026 система створила моделі для грипу, COVID‑19 та вірусу синцитіального захворювання (RSV) з використанням різних методологій, і що ансамбль, зібраний з машинно‑згенерованих моделей, показав таку ж або кращу ефективність, ніж людсько‑курувальні ансамблі CDC у поза‑вибіркових даних. Вони також зазначають, що система створила працездатні прогнози для RSV за умов нестачі даних, названих “холодний старт”.

У посту Google Research від 29 квітня 2026 року команда повідомила, що розпочала подання щотижневих прогнозів щодо грипу для кожного штату США та з горизонтом до чотирьох тижнів, коли виклик CDC відкрився у листопаді 2025 року, і що згодом приєдналася до живих центрів прогнозування CDC для COVID‑19 та RSV. У пості зазначалося, що публічні таблиці лідерів для грипу та COVID‑19, які веде Райх, професор біостатистики Університету Массачусетсу в Амхерсті та консультант проєкту, показували, що Google працює на рівні або близько до вершини протягом періодів подання. У пості названо Шамсі, Мартінсон, Райха, Пломецку та Вільямса як керівників епідеміологічної роботи з прогнозування.

Чому CDC проводить прогнозування грипу

Програма прогнозування грипу CDC створена для заздалегідь передбачати, коли і де можуть виникнути збільшення кількості госпіталізацій через грип, згідно огляду програми агентства. CDC стверджує, що точні прогнози можуть допомогти у розподілі противірусних препаратів, підготовці до сплесків госпіталізацій, пов’язаних з грипом, розподілі медичного персоналу, ліжок у лікарнях та ресурсів лікування, а також у комунікації щодо заходів пом’якшення та часу вакцинації. Ініціатива розпочалася у 2013 році з конкурсу «Predict the Influenza Season Challenge», і щотижневі прогнози госпіталізацій базуються на даних NHSN з сезону 2021‑2022.

Google заявив, що результат оцінки підтверджує їхню впевненість у тому, що штучний інтелект у поєднанні з людською кмітливістю підвищить можливість прогнозувати захворювання у всьому світі. CDC, партнери FluSight та зацікавлені сторони збираються в кінці кожного сезону прогнозування, щоб переглянути підходи до прогнозування, обговорити точність і спланувати майбутні сезони, включаючи додавання нових цілей прогнозування.