谷歌将新冠肺炎的预测模型从14天增加到28天，并在最初只在美国推出这项服务后，将这项服务扩展到日本

今年8月，谷歌与哈佛全球卫生研究所(Harvard Global Health Institute)合作，推出了一系列模型-新冠肺炎公众预测-为美国各县州提供新冠肺炎病例、死亡人数、重症监护室利用率、呼吸机可用性和其他指标的预测。今天，这两个组织发布了他们所称的显著改进的模型，这些模型基于约翰·霍普金斯大学、笛卡尔实验室、美国人口普查局和其他地方的公共数据进行了培训，这些模型扩展到了美国以外。

谷歌表示，新冠肺炎公众预测旨在为医疗保健、公共部门和其他受影响组织的急救人员提供资源。这些预测允许在逐个县的基础上进行有针对性的检测和公共卫生干预，从理论上增强用户应对迅速演变的大流行的能力。例如，医疗保健提供者可以将预测的病例数量合并为个人防护设备、人员配备和日程安排的资源规划中的数据点。与此同时，州和县卫生部门可以利用感染预测为检测战略提供依据，并确定疫情爆发的风险地区。

在最初发布时，新冠肺炎公众预测包括对未来14天的地区性预测。该模型从流行病学人类先验知识和数据中学习，现在的准确率大约提高了50%，并包括了对28天期限的预测，可信区间考虑到了不确定性。

谷歌表示，在推出新冠肺炎对日本公众预测的同时，它正在调查对其他国家的支持。和美国一样，这些预测是免费的，而且是基于公开数据的，比如日本的新冠肺炎情况报告。每天接受再培训的模型可以预测每天的确诊病例、死亡、康复和住院情况，并可以展望每个县的未来28天。

除了这些改进之外，谷歌表示，它还使最初的预测模型可以根据新的问题和数据集进行定制。该公司还在开发一种人工智能驱动的假设模型，用于围绕新冠肺炎和其他传染病进行决策。

谷歌云人工智能研究负责人托马斯·菲斯特在一篇博客中写道：“我们与包括HCA Healthcare在内的几家早期测试者合作，帮助我们了解预测应该如何格式化，他们应该预测什么，甚至测试早期版本的预测。”他说：“这些努力有助改善预测，然后才向公众公布。”我们还在谷歌内部对这项工作进行了严格的科学审查，让统计和流行病学专家对这项工作进行审查，以确保它遵循最高的科学标准。我们设计了一个负责任的每日预报发布流程，首先运行100多次健康检查，以查找任何异常情况，并要求人工进行定性分析以检查问题。我们的模型培训每天搜索数百个超参数选项，团队努力确保最好的模型到达我们的用户手中。“。

普菲斯特说，谷歌还与内部公平和伦理专家合作，进行了一项公平分析，观察不同人口群体(特别是黑人和拉丁裔人群)的相对和绝对误差有何不同，并解释结果。

谷歌母公司Alphabet的100多名员工为新冠肺炎公众预测的发展做出了贡献。

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