GlucoFM : un modèle de base à double flux pour la surveillance continue du glucose

Google Research présente GlucoFM, un modèle de base auto-supervisé à double flux qui sépare les tendances glycémiques lentes des déviations à court terme des données CGM. Pré-entraîné sur 109 066 heures de données CGM non étiquetées issues de Wear-CGM et de quatre jeux de données publiés (477 enregistrements), il atteint un PR-AUC moyen supérieur de 5,8 points à celui de la meilleure variante de GluFormer sur 14 évaluations cohorte-tâche, et devance toutes les évaluations de risque de diabète et de dysfonction des cellules bêta ainsi que trois des quatre évaluations de résistance à l'insuline. Sur la prévision de la réponse glycémique postprandiale, il obtient la plus faible MAE moyenne sur les appareils Dexcom et Libre, avec les meilleures performances de transfert inter-jeux de données et une forte adaptation few-shot.