GoogleのSensorFM、ウェアラブルタスク35件中34件で正解データと一致

Google Researchの基盤モデルであるSensorFMは、同意を得た500万人から収集した1兆分以上のウェアラブルセンサーデータで事前学習され、心血管、代謝、睡眠に関する35件の健康予測タスクのうち34件で教師ありベースラインを上回った。特筆すべきは、1,860件の要約を評価した盲検下の臨床医が、SensorFMの推論に基づくPersonal Health Agentと、実際の正解データに基づくものとの間に統計的な有意差を見出せなかったことだ。これにより、ウェアラブルヘルスケア分野がこれまで依存してきた単一目的の専用パイプラインを、単一の汎用生理学モデルで置き換えられる可能性が示された。

出典： research.google ↗