Google выпустила ИИ-модель для здоровья, обученную на триллионе минут данных с носимых устройств
Кодик кратко объясняет суть статьи
Google Research представила SensorFM — крупную базовую модель для анализа данных с носимых устройств, обученную на более чем триллионе минут (свыше двух миллиардов часов) физиологических сигналов, собранных с сентября 2024 по сентябрь 2025 года от пяти миллионов пользователей Fitbit и Pixel Watch из более чем ста стран. Это крупнейший и наиболее разнообразный датасет, использованный для обучения подобной модели. В отличие от специализированных медицинских ИИ, SensorFM обучается без разметки на сырых данных пяти датчиков — пульсометра, акселерометра, электропроводности кожи, температуры и высоты — и формирует универсальное представление о физиологии человека. Эта модель адаптируется к 35 задачам, включая оценку сердечно-сосудистых рисков, состояния сна, метаболизма и психического здоровья. Ключевым достижением стало интеграция SensorFM в «персонального агента здоровья» — ИИ-помощника, генерирующего сводки о состоянии пользователя. В ходе тестирования врачи оценили эти сводки вслепую и не смогли отличить прогнозы, основанные на данных с часов, от тех, что построены на клинических измерениях. Это означает, что модель способна предоставлять информацию, сопоставимую по качеству с лабораторными данными.
Читайте в Telegram
|
Google Research представила SensorFM — большую базовую модель (foundation model) для анализа данных с носимых устройств.
Как говорится в блоге компании, её обучили более чем на триллионе минут сигналов — это свыше двух миллиардов часов данных, собранных с сентября 2024-го по сентябрь 2025 года.
Материал предоставили пять миллионов человек, давших согласие на использование обезличенных данных в исследованиях: они живут в сотне с лишним стран и носят более 20 разных моделей Fitbit и Pixel Watch. По утверждению Google, это самый большой и разнообразный набор данных с носимых устройств, на котором когда-либо обучали модель.
Обычно медицинские ИИ-модели делают под одну задачу: отдельно для апноэ во сне, отдельно для мерцательной аритмии, отдельно для депрессии — и каждой нужна своя размеченная база. SensorFM устроена иначе: она без всякой разметки выучила общее представление о человеческой физиологии по сырым сигналам пяти датчиков — пульсометра, акселерометра, датчиков электропроводности кожи, температуры и высоты. А затем это универсальное представление приспособили сразу к 35 задачам, от сердечно-сосудистых рисков до метаболизма, сна и психического здоровья.
Главный результат Google получила, встроив модель в «персонального агента здоровья» — ИИ-помощника, который составляет для человека сводку о его состоянии. Врачи вслепую, не зная, где какой вариант, оценили сводки по пяти критериям — всего они выставили 1860 оценок. Выяснилось, что подсказки SensorFM статистически неотличимы от настоящих клинических измерений: прогнозы модели, сделанные по одним лишь данным с часов, служили агенту примерно так же хорошо, как реальные лабораторные показатели.
