Google представила новый ИИ-инструмент SensorFM для анализа данных носимых устройств. Обученная на триллионе минут данных от около пяти миллионов человек, SensorFM позиционируется как потенциальная универсальная система, способная заменить множество профильных инструментов в здравоохранении.

В отличие от традиционных медицинских моделей, которые создаются под каждый показатель отдельно, SensorFM формирует единое всеобъемлющее представление физиологии человека. Это позволяет применить модель к сердечно-сосудистым и метаболитическим расстройствам, психическим состояниям, проблемам со сном, а также к оценке образа жизни и демографических факторов.

Модель обрабатывает 34 поминутных признака из пяти сенсорных модальностей, включая частоту сердечных сокращений, насыщение крови кислородом, температуру кожи и данные о движении, которые собираются с устройств Fitbit и Pixel Watch. Для проверки эффективности разработчики использовали прогнозы SensorFM совместно с Personal Health Agent. Врачи, оценивавшие медицинские сводки, подготовленные системой, сравнивали их с результатами без использования данных и с сводками на основе реальных клинических измерений. Во всех сравниваемых категориях SensorFM превзошла оба альтернативных варианта и не уступила сводкам на основе фактических клиник.

Авторы исследования также упомянули, что подобный подход уже внедряют производители носимых устройств. Так, Whoop запустил Coach на базе GPT-4 еще в 2023 году, а Oura запустила Advisor, превратив одностороннюю аналитику в интерактивный диалог с пользователем. Согласно Forbes, спрос на подобные инструменты растёт: пользователи хотят не просто отчёты, а понятную расшифровку данных из своих приборов.