Google Research présente SensorFM, un modèle de fondation pour les données de santé portables

Google Research présente SensorFM, un grand modèle de fondation de capteurs pré-entraîné sur plus de mille milliards de minutes de signaux multimodaux issus de cinq millions de participants consentants, couvrant plus de 100 pays et plus de 20 modèles d'appareils Fitbit et Pixel Watch. Le modèle apprend par reconstruction auto-supervisée avec le cadre Adaptive and Inherited Masking (AIM), qui traite les données manquantes comme un artefact naturel plutôt que de les imputer ou de les écarter. Sur 35 tâches de santé issues de trois études prospectives totalisant 13 985 participants, les sondes linéaires sur les embeddings de SensorFM surpassent la baseline supervisée à caractéristiques d'ingénierie sur 34 tâches, et le plus grand modèle (SensorFM-B) réduit la perte de reconstruction de 31 % par rapport à la plus petite variante, avec un gain moyen de 9 % en AUC sur les tâches de classification et de 21 % en coefficient de Pearson sur les tâches de régression. Un système d'agents LLM collaboratifs et concurrents a exploré plus de 30 000 solutions candidates pour construire des têtes de prédiction, battant une sonde linéaire simple sur 16 des 20 tâches de classification et 12 des 15 tâches de régression. Intégré à un Personal Health Agent, SensorFM a permis des résumés de santé jugés significativement meilleurs que la baseline sur cinq dimensions par un panel de cliniciens, sans différence statistiquement significative avec l'utilisation de mesures de référence réelles.