Google представила SensorFM — ИИ-модель для разбора данных с носимых устройств, обученную на одном триллионе минут записей от 5 млн человек. Компания пытается закрыть старую дыру этого рынка: браслеты и часы уже умеют собирать кучу метрик, а на выходе человек часто получает только графики, цифры и редкие тревожные значки без нормального объяснения.
По описанию Google, SensorFM не завязана на один показатель вроде пульса или сна. Она строит более цельную картину состояния организма и потом использует её в разных задачах: от оценки сердечно-сосудистых и метаболических рисков до анализа сна, образа жизни и даже некоторых демографических факторов. Входом для системы служат 34 поминутных агрегированных признака из пяти сенсорных модальностей — пульс, уровень кислорода в крови, температура кожи и данные о движении тоже входят в этот набор. Источником стали устройства Fitbit и Pixel Watch.
Практическую проверку Google провела через Personal Health Agent, персонального медицинского помощника. Врачи смотрели сводки, которые система формировала в трёх режимах: без данных с носимой электроники, с прогнозами SensorFM и на основе реальных клинических измерений. По словам исследователей, вариант с SensorFM оказался лучше сводок без данных и статистически не отличался от отчётов, подготовленных по фактическим клиническим показателям.
Для Google это ещё и попытка сдвинуть носимую электронику из режима «трекер показателей» в режим «цифровой интерпретатор здоровья». По этому же пути уже идут и другие игроки. Whoop запустила помощника Whoop Coach на базе GPT-4 ещё в 2023 году, Oura добавила сервис Oura Advisor, который перевёл сухую аналитику в диалог с пользователем. Apple тоже давно двигает часы в сторону медицинского мониторинга, хотя её подход пока сильнее завязан на отдельных функциях вроде ЭКГ, уведомлений о фибрилляции предсердий и отслеживания апноэ сна.
Рынок для таких систем уже есть. По оценкам IDC, мировые поставки носимых устройств исчисляются сотнями миллионов штук в год, а сами гаджеты собирают данные круглосуточно и без участия врача. Следующий вопрос для SensorFM уже не в том, умеет ли модель красиво складывать цифры, а в том, как быстро такие инструменты доберутся до массовых продуктов Google и пройдут требования медицинских регуляторов в разных странах.