Inteligência artificial do Google ajuda a prever internações por gripe
Entre 39 modelos analisados, IA do Google foi a que mais previu hospitalizações nos EUA com precisão
O Centro de Controle e Prevenção de Doenças (CDC) dos Estados Unidos revelou que um modelo de inteligência artificial do Google foi o melhor em prever internações hospitalares por gripe durante a temporada 2025-2026.
O relatório do CDC combinou dados enviados por equipes governamentais, da indústria e acadêmicas, estimando o número de internações no país na semana atual e nas três semanas seguintes. Esse levantamento permite prever a demanda por serviços médicos em cada estado e ajuda no planejamento.
A análise considerou 39 modelos de inteligência artificial projetados especificamente para o setor de saúde. No caso do Google, foi o Empirical Research Assistance (ERA, ou Assistência à Pesquisa Empírica, na tradução livre), uma ferramenta que gera algoritmos de otimização em áreas científicas.
O modelo teve o melhor desempenho entre os 39, e foi líder em prever hospitalizações por casos de influenza.
"Esse desempenho valida nossa confiança de que a IA, combinada com a engenhosidade humana, aprimorará nossa capacidade de prever doenças em todo o mundo", escreveu o Google em comunicado.
Como funciona IA do Google que prevê gripe
O ERA foi detalhado em um estudo publicado em maio na revista Nature.
O sistema usa grandes modelos de linguagem para gerar e testar modelos de previsão de doenças sem intervenção humana direta.
Segundo o estudo, os modelos criados pela IA do Google tiveram desempenho igual ou superior àqueles usados pelo CDC para prever influenza, Covid-19 e VSR (Vírus Sincicial Respiratório).
Mesmo no caso do VSR, que possui um histórico limitado de dados, a inteligência artificial conseguiu desenvolver previsões confiáveis.
Um dos destaques do ERA é a possibilidade de auditar os processos. O modelo pode ser inspecionado por pesquisadores para entender como a IA chegou a determinado resultado, e corrigir erros nesse percurso.
A pesquisa apontou que a principal vantagem da solução é reduzir a dependência de equipes especializadas, permitindo desvendar novos patógenos e surtos com poucos especialistas. Mesmo assim, equipes humanas seguem essenciais para orientar a exploração de hipóteses que a IA, sozinha, não conseguiria pensar.
