Model AI Google wygrał ranking prognoz grypy CDC

Co ocenił CDC w programie FluSight

FluSight to program CDC, w którym zespoły rządowe, akademickie i firmowe co tydzień przesyłają prognozy liczby przyjęć do szpitali z powodu grypy. Prognoza obejmuje bieżący tydzień i kolejne tygodnie, maksymalnie trzy naprzód, osobno dla poszczególnych stanów i całego kraju. CDC łączy zgłoszenia w prognozę zbiorczą, z której korzystają służby zdrowia przy planowaniu obsady i łóżek.

Raport za sezon 2025/26 CDC opublikował 30 września 2026 roku. Sezon trwał od października do maja i został oceniony jako umiarkowany. Przyjęcia zaczęły rosnąć w połowie listopada 2025 roku, a szczyt przypadł na tydzień kończący się 27 grudnia 2025 roku, gdy liczba tygodniowych hospitalizacji przekroczyła 40 tys.

Jak wypadł model Google w liczbach

CDC porównuje modele miarą względnego WIS (Weighted Interval Score). Ocenia ona nie tylko pojedynczą liczbę, ale też przedziały niepewności podane przez model, i zestawia wynik z prostym punktem odniesienia, czyli powtórzeniem liczby przyjęć z poprzedniego tygodnia. Najważniejsze dane z raportu zestawiamy poniżej.

• zgłoszenia - 34 zespoły i 53 unikalne modele, z czego 39 spełniło kryteria analizy,
• zwycięzca - Google_SAI-FluEns, pierwsze miejsce wśród zgłoszeń indywidualnych,
• prognoza zbiorcza FluSight - 7. miejsce w zestawieniu,
• punkt odniesienia - 33 z 39 modeli wypadły lepiej od prognozy bazowej, a 12 robiło to we wszystkich jurysdykcjach,
• słaby punkt - prognoza zbiorcza nie przewidziała gwałtownego wzrostu pod koniec grudnia ani spadku w połowie stycznia.

Czym jest ERA i jak powstał model

Empirical Research Assistance (ERA) to narzędzie Google Research, które łączy model Gemini z algorytmem przeszukiwania drzewa. System generuje wiele wersji programu, uruchamia je, ocenia według zadanej miary jakości i rozwija najlepsze warianty. Pracę opisującą ERA opublikowało czasopismo Nature 19 maja 2026 roku.

Model grypy jest jednym z ośmiu opisanych przez Google zastosowań ERA. W preprincie z 15 maja 2026 roku zespół Google opisał system, który w sezonie 2025/26 samodzielnie budował modele prognoz dla grypy, COVID-19 i wirusa RSV. Według autorów ich zespół modeli dorównywał prognozom zbiorczym hubów CDC lub je przewyższał. Ta praca nie przeszła jeszcze recenzji naukowej. ERA jest dostępna dla wybranych badaczy w programie testowym Google Labs.

Ograniczenia wyniku

Ranking obejmuje jeden sezon i jeden kraj. Zwycięstwo w umiarkowanym sezonie nie gwarantuje, że model równie dobrze poradzi sobie z nietypową falą zachorowań lub nowym szczepem. Raport CDC pokazuje, że nawet najlepsze prognozy miały trudność z przewidywaniem nagłych zmian trendu.

Google nie opisał we wpisie, z jakich danych korzysta model ani jak jest zbudowany. Część informacji pochodzi z materiałów samej firmy, a CDC w raporcie nie podaje wprost różnicy wyniku między modelem Google a prognozą zbiorczą. Prognoza populacyjna nie służy też do oceny ryzyka konkretnego pacjenta.

Prognozy grypy w Europie i w Polsce

Model Google prognozuje wyłącznie przyjęcia do szpitali w USA. Europejskim odpowiednikiem FluSight jest RespiCast, czyli hub prognoz chorób układu oddechowego uruchomiony przez Europejskie Centrum ds. Zapobiegania i Kontroli Chorób (ECDC) w styczniu 2024 roku. Współtworzą go Fundacja ISI i London School of Hygiene & Tropical Medicine. RespiCast zbiera cotygodniowe prognozy zachorowań grypopodobnych, ostrych infekcji dróg oddechowych i wskaźników COVID-19 dla krajów UE i EOG.

W Polsce nadzór nad grypą prowadzi Narodowy Instytut Zdrowia Publicznego PZH - Państwowy Instytut Badawczy. W naszej ocenie wynik Google pokazuje, że narzędzia AI piszące kod naukowy mogą skrócić drogę od pomysłu do działającego modelu epidemiologicznego. Dla polskich zespołów badawczych realną drogą jest zgłaszanie modeli do RespiCast, gdzie ich trafność zostanie publicznie oceniona na danych europejskich.