研究称基础模型改进巴西登革热预测

Brittain 等人在 medRxiv 发布的研究评估五类方法对巴西 5,570 个市镇月度登革热病例的 1、3、6、12 个月预测（回测 2020 年 1 月至 2025 年 8 月），称加入 Population Dynamics Foundation Model（PDFM）空间表征后，20 个模型-预测期组合中有 19 个的平均概率预测表现（以加权区间评分 WIS 衡量）改善，但改善幅度与频率因模型、预测期和市镇而异；其中 N-BEATS 改善最大，6 个月预测期平均 WIS 下降 1.13（95% CI 0.84–1.48，Diebold-Mariano p<0.0001），XGBoost 也有改善。 该研究评估的模型与 AI 系统由 Google 开发，部分作者为 Google Research 雇员，PDFM 表征通过 Google 的研究访问计划获取。研究为预印本，尚未经同行评审。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。