Um modelo de computador de inteligência artificial probabilística desenvolvido no Laboratório Nacional de Los Alamos forneceu o estado mais preciso, nacional, e previsões regionais da gripe em 2018, vencendo 23 outras equipes no Desafio FluSight dos Centros de Controle e Prevenção de Doenças. O CDC anunciou os resultados na semana passada.

"A previsão precisa de doenças é semelhante à previsão do tempo, no sentido de que você precisa alimentar modelos de computador com grandes quantidades de dados para que eles possam 'aprender' as tendências, "disse Dave Osthus, estatístico em Los Alamos e desenvolvedor do modelo de computador, Dante. "Mas é muito diferente porque a propagação de doenças depende de escolhas diárias que os humanos fazem em seu comportamento, como viagens, lavar as mãos, andando de transporte público, interagindo com o sistema de saúde, entre outras coisas. Isso é muito difícil de prever. "

O Desafio FluSight visa melhorar a previsão precisa da gripe desafiando as instituições científicas a desenvolver modelos de computador preditivos. Durante a temporada de gripe 2018-2019, 24 equipes diferentes participaram da iniciativa de previsão da gripe, cada um enviando 38 previsões semanais diferentes.

Dante provou ser mais bem-sucedido do que os outros modelos na previsão do tempo, pico, e intensidade de curto prazo da temporada de gripe que se desenrola. Ao contrário de outros modelos, Dante é um modelo multi-escala, o que significa que combina nacional, regional, e dados estaduais da gripe. Calculando a média das tendências nessas diferentes geografias, ele usa informações de estados individuais para melhorar as previsões de outros estados.

Todas as semanas, de meados de outubro a meados de maio, Osthus enviou um arquivo ao CDC que descreveu as previsões de Dante para toda a temporada de gripe. "O envio de cada semana da temporada permite que os meteorologistas atualizem suas previsões à luz dos dados atuais - semelhante a como, por exemplo, as previsões de furacões são atualizadas à medida que o furacão se desenrola, " ele disse.

Novos dados para a temporada de gripe são coletados a cada semana e integrados aos modelos de previsão. Dante provou ser particularmente útil para previsões em nível local, algo que é, de acordo com Osthus, "acompanhado de desafios de dados significativos."

Para esta temporada de gripe, Osthus planeja enviar Dante +, uma versão atualizada de Dante que incluirá previsões imediatas baseadas na Internet, "que desenvolve e usa um modelo que mapeia o tráfego de pesquisa do Google para termos relacionados à gripe em dados oficiais de atividade da gripe.

Quanto ao que Osthus prevê para a temporada de gripe deste ano, é difícil dizer. "As previsões da gripe neste início de temporada são marcadas por uma incerteza significativa, "ele disse." A temporada de gripe geralmente não começa a se revelar até depois do Dia de Ação de Graças. Não há nada, neste ponto, para sugerir uma temporada de gripe altamente incomum, o que significa que é provável que o pico entre meados de dezembro e o final de março. Quanto à intensidade da temporada de gripe, Contudo, é muito cedo para dizer. "

Kelly Moran (uma estudante de Ph.D. na Duke University e, no momento, um estudante cientista visitante em Los Alamos) contribuiu para a validação de Dante. O modelo de segundo lugar, DBM +, também foi desenvolvido em Los Alamos com a ajuda de Reid Priedhorsky, Ashlynn Daughton (estudante de Ph.D. na University of Colorado Boulder), Sara Del Valle, e Jim Gattiker. O artigo de Dante pode ser visto aqui:https://arxiv.org/abs/1909.13766