Ученые оценили точность прогноза ситуации с COVID-19 от Google

© 2022 Copyright. All Rights Reserved AP Photo / Jens MeyerЛоготип компании Google

© 2022 Copyright. All Rights Reserved AP Photo / Jens Meyer

Японские ученые сравнили прогнозные оценки ситуации с COVID-19 традиционной статистической модели и модели компании Google, использующей искусственный интеллект. Оказалось, что точность традиционной «ручной» модели намного выше. Результаты исследования опубликованы на сайте препринтов medRxiv.

С мая 2020 года компания Google (Alphabet Inc.) использует искусственный интеллект (ИИ) для прогноза эпидемии COVID-19 в США. В ноябре 2020 года она начала предоставлять аналогичные услуги в Японии.

Исследователи из Университет Токива в префектуре Ибараки и Национального института инфекционных болезней в Токио решили сравнить точность прогноза от Google с их собственной статистической моделью, основанной на данных органов эпиднадзора.

Модель японских ученых, имеющая дальность прогноза семь дней, использовала традиционные параметры прогнозирования — количество заболевших 14 дней назад, количество выявленных больных, а также данные по выписанным рецептам за последнюю неделю. На чем основывается прогноз Google, авторам неизвестно.

Для получения информации об инфекционных заболеваниях ученые взяли официальные данные национальных органов по надзору за инфекционными заболеваниями (National Official Sentinel Surveillance for Infectious Diseases — NOSSID) и за рецептами (Prescription Surveillance — PS).

Авторы оценили прогностическую способность двух моделей по степени расхождения и коэффициенту корреляции между предсказаниями и реальными данными.

Коэффициент корреляции предназначен для качественной оценки, он указывает только на то, пропорциональны данные прогнозу или нет. Поэтому в качестве параметра сравнения исследователи использовали коэффициент несоответствия — сумму абсолютных различий между данными и прогнозом, деленную на объем выборки.

В абсолютном выражении показатель расхождения прогнозов Google составил 27,7 процентов за первую неделю работы в Японии, тогда как показатель расхождения модели, использованной в этом исследовании, — всего 3,47 процента.

Также прогноз Google значительно отрицательно коррелирует с фактическими наблюдаемыми данными, а статистическая модель, хотя и незначительно, но коррелирует положительно.

Авторы считают, что прогноз ИИ сильно зависит от заложенной в его основу математической модели, опирающейся на накопление коллективного иммунитета, и он вряд ли смог бы предсказать июльскую вспышку COVID-19 в Японии. А эпидемиологические модели, основанные на человеческом интеллекте, смогли это сделать.

Ученые делают вывод о том, что ИИ пока не может предвидеть развитие таких сложных инфекционных заболеваний, как COVID-19, и правильнее пока пользоваться традиционными методами прогноза.

В то же время они отмечают, что их модель и модель ИИ Google оценивали несколько разные параметры. Google прогнозирует число впервые заболевших, а статистическая «ручная» модель — количество выявленных случаев.