Google, bir trilyon dakikalık giyilebilir sağlık verisiyle eğitilmiş yapay zeka modelini tanıttı

Google Alphabet Inc. ↗ 0.78% Research, Çarşamba günü, beş milyon insanın bir trilyon dakikadan fazla sensör verisiyle önceden eğitilmiş, giyilebilir sağlık teknolojilerine yönelik bir temel model olan SensorFM'i tanıttı. Şirket bunu, sürekli sağlık takibi için genel amaçlı yapay zekaya doğru atılmış bir adım olarak tanımlıyor.research+1

35 Sağlık Görevi İçin Tek Bir Model

Her biri tek bir sonuç için oluşturulan geleneksel giyilebilir sağlık modellerinin aksine SensorFM, kardiyovasküler, metabolik, uyku ve ruh sağlığı alanlarının yanı sıra yaşam tarzı ve demografik faktörler arasında aktarılabilen, insan fizyolojisinin tek bir yeniden kullanılabilir temsilini öğrenir. Model, 100'den fazla ülkede Fitbit ve Pixel Watch cihazlarından alınan kalp atış hızı, kan oksijen doygunluğu, cilt sıcaklığı ve hareket dahil olmak üzere beş sensör modalitesinden 34 adet bir dakikalık toplu özelliği işler.research

Yaklaşık 14.000 katılımcıyı içeren üç bağımsız klinik çalışmadan alınan 35 sağlık tahmini görevi üzerinde değerlendirildiğinde, yalnızca hafif bir doğrusal başlığa sahip dondurulmuş SensorFM gömmeleri, 35 görevin 34'ünde özellik mühendisliği yapılmış denetimli temel modelleri geride bıraktı. Model, sensör verilerinde hafif izler bırakan depresyon ve anksiyete gibi durumları tespit etmede özellikle yetenekli olduğunu kanıtladı.alphasignal+1

Doygunluk Olmadan Ölçeklendirme

Kıdemli Araştırmacı Xin Liu ve Kadrolu Araştırmacı Daniel McDuff liderliğindeki araştırma ekibi, hem model boyutunun hem de veri hacminin birlikte ölçeklendirilmesinin, doygunluk belirtisi olmaksızın neredeyse doğrusal performans kazanımları sağladığını buldu. Beş milyon kişilik veri kümesinin tamamı üzerinde eğitilen en büyük varyant olan SensorFM-B, en küçük modele kıyasla yeniden yapılandırma kaybını yüzde 31 oranında azalttı ve sonraki sınıflandırma performansını ortalama yüzde 9 oranında iyileştirdi.research

Adaptasyonu otomatikleştirmek için araştırmacılar, SensorFM gömmeleri üzerinde yinelemeli olarak tahmin başlıkları oluşturan, test eden ve iyileştiren işbirlikçi LLM ajanlarından oluşan bir "sınıf" kurdular ve deneyler boyunca 30.000'den fazla aday çözümü keşfettiler.research

Kişisel Sağlık Asistanını Temellendirme

Klinisyenlerin değerlendirdiği bir çalışmada, SensorFM'in bir Kişisel Sağlık Asistanı'na entegre edilmesi, model tahminleri ile gerçek etiketler arasında istatistiksel olarak ayırt edilebilir bir fark olmaksızın, beş değerlendirme boyutunun tamamında gerçek klinik ölçümlere dayanan özetler kadar iyi derecelendirilen özetler üretti. "Giyilebilir Sağlık Verileri İçin Genel Bir Zeka ve Arayüze Doğru" başlıklı temel makale, ilk olarak Mayıs ayında arXiv'de yayınlandı ve 9 Temmuz'da Google Research blogu aracılığıyla resmen duyuruldu.arxiv+1