Google представила ИИ-инструмент SensorFM, предназначенный для анализа данных носимых устройств. Обученная на одном триллионе минут данных, собранных у пяти миллионов человек, SensorFM может стать универсальной системой, заменив собой множество разрозненных профильных инструментов в сфере здравоохранения. В отличие от традиционных медицинских моделей, создаваемых для каждого показателя по отдельности, SensorFM формирует единое универсальное представление физиологии человека, применимое в области сердечно-сосудистых, метаболических, психических расстройств и нарушений сна, а также для оценки образа жизни и демографических факторов. Модель обрабатывает 34 агрегированных поминутных признака из пяти сенсорных модальностей — включая частоту сердечных сокращений, насыщение крови кислородом, температуру кожи и данные о движении, — полученных с устройств Fitbit и Pixel Watch. Для оценки практической эффективности модели исследователи использовали прогнозы SensorFM при работе персонального агента Personal Health Agent. Врачи, проводившие оценку сформированных системой медицинских сводок, сравнивали их как с результатами, полученными без использования данных, так и со сводками, основанными на реальных клинических измерениях
