Google Research ақылды сағаттар мен фитнес білезіктерден жиналған аса ірі деректер негізінде оқытылған SensorFM атты жаңа жасанды интеллект моделін таныстырды. Модель 5 миллион адамның бір триллион минуттан астам сенсорлық деректері арқылы дайындалған, деп хабарлайды turkystan.kz.
SensorFM тағылатын құрылғылардан алынатын жүрек соғысы, қозғалыс, тері температурасы, қандағы оттегі деңгейі, ұйқы және басқа да физиологиялық көрсеткіштерді талдайды. Google бұл модельді адамның ағзасы мен өмір салты туралы жалпы түсінік қалыптастыратын ірі сенсорлық foundation model ретінде сипаттайды.
Зерттеушілердің айтуынша, қазіргі ақылды сағаттар күн сайын адамның денсаулығы мен белсенділігі туралы көп дерек жинайды. Бірақ бұл мәліметтерді нақты әрі пайдалы медициналық түсінікке айналдыру оңай емес. Себебі әр адамның ағзасы, өмір салты, денсаулық жағдайы және қалыпты көрсеткіштері әртүрлі болады.
SensorFM осы мәселені шешу үшін таңбаланбаған, яғни алдын ала диагноз немесе зертханалық нәтиже тіркелмеген деректерден үйренген. Модель деректердегі заңдылықтарды өздігінен анықтап, кейін оларды түрлі денсаулыққа қатысты міндеттерге бейімдей алады.
Google мәліметінше, модельді оқыту үшін 2024 жылғы қыркүйек пен 2025 жылғы қыркүйек аралығында жиналған деректер пайдаланылған. Оған 100-ден астам елден, АҚШ-тың барлық 50 штатынан және Fitbit пен Pixel Watch құрылғыларының 20-дан астам моделінен алынған мәліметтер кірген. Қатысушылар деректерін денсаулық және сауықтыру зерттеулерінде қолдануға келісім берген, ал ақпарат жеке тұлғаны анықтамайтындай өңделген.
SensorFM бір минуттық аралықпен жиналған 34 түрлі көрсеткішті талдайды. Олар бес негізгі сенсорлық бағыттан алынған: фотоплетизмография, қозғалыс сенсорлары, терінің электрлік белсенділігі, тері температурасы және биіктік өлшемдері. Бұл деректер жүрек соғысы мен жүрек ырғағының өзгергіштігін, қандағы оттегі деңгейін, ұйқы кезеңдерін, қадам мен қозғалысты, тері өткізгіштігін және температураны қамтиды.
Модельдің ерекшелігі, ол толық емес деректермен де жұмыс істей алады. Тағылатын құрылғыларда дерек жиі үзіліп қалады. Мысалы, адам сағатты шешіп қоюы, батарея үнемдеу режимін қосуы немесе сенсорлар уақытша өшуі мүмкін. SensorFM мұндай бос аралықтарды жай ғана қате деп қабылдамай, олардан да үйренетіндей етіп жасалған.
Зерттеу барысында SensorFM 35 денсаулыққа қатысты болжау тапсырмасында сыналған. Бұл тапсырмалар жүрек-қан тамырлары жүйесі, метаболикалық қауіптер, ұйқы, психикалық денсаулық, өмір салты және демографиялық факторлар сияқты алты бағытты қамтыған. Тексеру үш тәуелсіз зерттеу негізінде жүргізіліп, оған жалпы саны 13 985 қатысушының деректері қолданылған.
Нәтижесінде SensorFM қарапайым инженерлік белгілерге сүйенетін дәстүрлі модельдерден 34 тапсырманың 35-інде жақсы нәтиже көрсеткен. Ең ірі SensorFM-B нұсқасы 35 тапсырманың 33-інде үздік шыққан. Сонымен қатар модель көлемі мен дерек көлемі бірге артқан сайын оның нәтижесі де жақсарған.
Ғалымдар модельдің әсіресе анықтау қиын жағдайларда пайдалы болуы мүмкін екенін атап өтті. Мысалы, депрессия мен мазасыздық секілді психикалық денсаулыққа қатысты белгілер сенсорлық деректерде өте әлсіз көрінуі мүмкін. Бірақ SensorFM әр адамның жеке физиологиялық ерекшеліктерін ескеріп, ортақ заңдылықтарды анықтауға қабілетті екенін көрсетті.
Google Research бұл модельді болашақта Personal Health Agent деп аталатын жеке денсаулық көмекшісі үшін негіз ретінде қолдануға болатынын айтады. Мұндай жүйе адамның күнделікті физиологиялық деректеріне сүйене отырып, денсаулыққа қатысты кеңестерді жеке жағдайға бейімдеп бере алады. Зерттеу барысында клиницистер SensorFM болжамдары қосылған жауаптарды контекст, негізділік, жекелендіру және қауіпсіздік тұрғысынан жоғары бағалаған.
Дегенмен SensorFM әзірге ғылыми зерттеу моделі екенін ескеру қажет. Ол дәрігердің диагнозын алмастырмайды және ақылды сағаттар арқылы ауруды өздігінен анықтайтын дайын медициналық құрал ретінде ұсынылып отырған жоқ. Оның басты маңызы, тағылатын құрылғылардан жиналатын үлкен деректерді жүрек, ұйқы, метаболизм және психикалық денсаулық туралы пайдалы болжамдарға айналдыру мүмкіндігін көрсетуінде.
Сарапшылардың пікірінше, мұндай технологиялар болашақта профилактикалық медицина мен жеке денсаулық мониторингін жаңа деңгейге көтеруі мүмкін. Егер жүйе клиникалық тұрғыда толық тексеріліп, қауіпсіздігі мен дәлдігі дәлелденсе, ақылды сағаттар тек қадам санайтын құрылғы емес, адамның денсаулық жағдайын ерте бақылауға көмектесетін маңызды құралға айналуы ықтимал.
