Из-за высокой трансмиссивности и способности вызывать крупные эпидемии, грипп представляет собой серьезную проблему для мирового здравоохранения. Эпидемии и пандемии гриппа связаны с изменениями в структуре общества, которые способствуют распространению новых штаммов в конкретных экологических и социальных условиях. В настоящее время грипп является одним из самых распространенных заболеваний в мире. Ежегодно он вызывает эпидемии или даже пандемии, нередко приводя к летальному исходу. Уникальная способность вирусов гриппа к изменчивости путем точечных мутаций, рекомбинаций и реассортации генов, сопровождающаяся изменением биологических свойств вируса — основная причина неконтролируемого распространения инфекции. В связи с этим изучение популяции восприимчивых индивидуумов с использованием вероятностных моделей не только дает дополнительную информацию о вспышке, но и позволяет отслеживать динамику эпидемии на контролируемых территориях. Понимание эпидемиологии гриппа имеет решающее значение в распределении ресурсов здравоохранения. Основой мерой общественного здравоохранения в борьбе с вирусом является вакцинация. Однако существуют уязвимые группы населения, такие как пожилые люди и лица с ослабленным иммунитетом, которые, как правило, не обладают защитным уровнем антител к вирусу гриппа. Несмотря на успехи в создании вакцин и средств химиотерапии, эпидемии гриппа по-прежнему имеют огромные масштабы. При этом достоверные способы прогноза заболеваемости с учетом скорости развития эпидемической ситуации на сегодняшний день отсутствуют. Отслеживание и прогнозирование возникающих эпидемий затруднено из-за несоответствия между динамикой эпидемии, которую можно анализировать по данным эпиднадзора, и системой отслеживания числа заболевших гриппом. Наличие мутаций у вируса гриппа усугубляют данную ситуацию, изменяя истинную динамику заболеваемости. Использование вероятностных моделей для оценки параметров стохастической эпидемии будет способствовать более точному прогнозу изменения заболеваемости. В настоящей работе с целью прогноза изменения заболеваемости используется вероятностная модель, учитывающая взаимосвязь между инфицированными, восприимчивыми и невосприимчивыми индивидуумами, а также агрессивностью внешних рисков — SIR+A. С помощью данной модели проведены оценка и прогноз заболеваемости ОРВИ-гриппом на территории Москвы в 2016 г. Введен и рассчитан новый параметр – интенсивность заражения, с помощью которого можно проводить достоверный анализ заболеваемости и осуществлять прогноз относительно ее изменения.