内容来源：https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-research/google-science-ai-flu-forecasts/

内容总结：

美国疾病控制与预防中心本周宣布，在2025至2026流感季中，一款基于谷歌人工智能技术构建的流感预测模型，在预测流感相关住院人数方面表现最佳。

从去年10月到今年5月，疾控中心的FluSight项目每周汇总来自政府、产业界和学术团队的预测数据，对当前周及未来三周的美国住院人数进行预判。疾控中心每周利用这些综合预测结果，向各州通报预期医疗服务需求。

本周发布的季末分析显示，在39个符合参评条件的模型中，谷歌的最佳模型与当季实际观察到的住院人数最为吻合。这一表现印证了我们的信心：人工智能与人类智慧相结合，将提升全球疾病预测能力。

谷歌的预测依托于“经验研究助手”（ERA）这一人工智能工具，该工具可在多个科学领域自动生成优化算法。有关ERA的研究近期已发表在《自然》杂志上。ERA的底层技术目前已作为实验性科学工具的一部分，向受信任的测试者开放。

中文翻译：

谷歌AI在预测流感住院人数方面排名第一。
美国疾病控制与预防中心本周宣布，一个由谷歌AI构建的流感预测模型在预测2025-26流感季流感相关住院人数方面表现最佳。
从10月到次年5月，CDC的FluSight系统汇集来自政府、产业界和学术团队的每周提交结果，预测美国当周及未来三周的住院人数。CDC每周利用这一综合预测来通报各州预期的医疗服务需求。
本周发布的季末分析显示，在39个符合资格的模型中，谷歌的模型与当季实际观察到的住院人数最为吻合。这一表现印证了我们的信心：AI与人类智慧的融合将提升我们预测全球疾病的能力。
谷歌的预测是使用“经验研究助手”（Empirical Research Assistance，简称ERA）开发的，这是一款能在多个科学领域生成优化算法的AI工具。关于ERA的研究最近发表在了《自然》杂志上。ERA的底层技术现已作为我们实验性科学工具的一部分，向受信任的测试者开放。

英文来源：

Google's AI ranks #1 for predicting flu hospitalizations.
A flu forecasting model built with Google AI was the best at forecasting flu-related hospital admissions during the 2025-26 season, the Centers for Disease Control announced this week.
From October through May, the CDC’s FluSight combines weekly submissions from government, industry, and academic teams predicting U.S. hospital admissions for the current week and three weeks into the future. The CDC uses the combined forecast each week to communicate the anticipated state-level demand for medical services.
The end-of-season analysis published this week shows that of 39 eligible models, Google’s best matched the season’s observed hospital admissions. This performance validates our confidence that AI combined with human ingenuity will improve our ability to forecast diseases worldwide.
Google forecasts were developed using Empirical Research Assistance, an AI tool that generates optimization algorithms across a range of scientific fields. Research on ERA was recently published in the journal “Nature.” ERA’s underlying technology is now available to trusted testers as part of our experimental science tools.