Google научила ИИ следить за организмом (и понимать сигналы тела)

Google обучила SensorFM на данных пяти миллионов владельцев Fitbit и Pixel Watch из более чем 100 стран. Модель использует пульс, движение, сон, насыщение крови кислородом, температуру кожи и другие показатели, чтобы создавать на их основе физиологический профиль человека. Причём не замерам в кабинете врача (которые довольно редки), а по непрерывному потоку данных, который часы собирают каждый день.

SensorFM проверили на 35 задачах – от оценки качества сна и сердечно-сосудистых рисков до признаков тревожности и депрессии. В 34 случаях результаты оказались точнее, чем у обычных алгоритмов, обученных под конкретный показатель. Правда, диагнозов модель не ставит: часть задач касалась возраста и образа жизни, а психическое состояние оценивалось по анкетам и связанным с ним изменениям сна, активности и пульса.

Из SensorFM может получиться основа для персонального медицинского агента. Сначала специализированная модель анализирует показатели тела, а затем языковая модель объясняет найденные закономерности человеку или врачу. Это сужает пространство для фантазии по сравнению с медицинскими чат-ботами и поисковыми ответами, которые уже успевали перепутать результаты анализов и уверенно советовать опасный бред. Можно предположить, что по этому пути и планирует идти Google в дальнейшем, интегрируя в приложение Health SensorFM и Gemini.

Рискнём пофантазировать о следующем шаге. Apple уже как-то делали ИИ для определения действий, которые совершает человек в данный момент. Если сопоставить физиологический профиль с данными телефона, микрофонов, камер и датчиков движения, можно понять не только когда у человека участился пульс или испортился сон, но и что именно происходило в этот момент. Часы и телефон почти всегда находятся рядом с владельцем, поэтому из них можно собрать подробную карту его привычек, реакций и уязвимостей – полезную для врача, но также, например, и для рекламы.