В статье, опубликованной в журнале Artificial Intelligence in Medicine (том 182, декабрь 2026 года), авторы Т. Анса-Нарх, Й. Асаре Афране и Дж. Бреманг Тандо представляют гибридную модель машинного обучения для вероятностного прогнозирования числа госпитализаций детей до пяти лет с малярией в Гане. Методология сочетает регрессию на основе гауссовских процессов (Gaussian Process Regression, GPR) с экспоненциальным сглаживанием Хольта–Уинтерса, что позволяет учитывать как нелинейные зависимости и сезонность, так и неопределённость прогноза. Модель обучалась на исторических данных о госпитализациях, климатических факторах (осадки, температура) и демографических показателях. Ключевые результаты показывают, что гибридный подход превосходит отдельные базовые модели по точности точечных прогнозов и качеству вероятностных интервалов, снижая ошибку прогноза (например, среднюю абсолютную ошибку) на 15–20% по сравнению с классическими методами. Особое внимание уделено интерпретируемости: модель позволяет выявлять периоды повышенного риска и поддерживать планирование ресурсов здравоохранения, включая распределение противомалярийных препаратов и коечного фонда. Работа демонстрирует практическую ценность применения ИИ для эпидемиологического надзора и оперативного управления в условиях ограниченных ресурсов, что особенно актуально для стран Африки к югу от Сахары. Авторы подчёркивают, что предложенный подход может быть адаптирован для других инфекционных заболеваний и регионов с аналогичной эпидемиологической обстановкой.