Google обучила ИИ-модель на триллионе минут данных с носимых устройств 5 млн человек

Google представила ИИ-модель SensorFM для анализа данных с носимых медицинских устройств.
Система обучена на более чем триллионе минут сигналов с датчиков, собранных у 5 млн человек.
SensorFM строит индивидуальный «цифровой слепок» физиологии человека, улавливая микро-изменения.
Разработчики видят в ней основу для персонализированной медицины и медицинских ИИ-агентов.
Модель анализирует 34 агрегированных показателя с пяти типов датчиков.
SensorFM может работать с неполными данными, учитывая пропуски как естественную часть данных.
Увеличение объема данных и размера модели улучшает возможности модели.
SensorFM превзошла традиционные подходы в 34 из 35 тестов на прогнозирование состояния здоровья.

Модель анализирует 34 агрегированных показателя, полученных с пяти типов датчиков: фотоплетизмографии, акселерометров, датчиков электродермальной активности, температуры кожи и альтиметрии. Эти сигналы позволяют отслеживать сердечный ритм и его вариабельность, сон, физическую активность, уровень насыщения крови кислородом и другие характеристики в течение суток.