谷歌发布SensorFM：万亿分钟可穿戴数据喂出的生理大模型

谷歌推出智能穿戴传感器基础模型SensorFM。该模型利用500万志愿者超1万亿分钟的多模态数据（含PPG、EDA等）进行自监督预训练。其AIM掩码重建机制解决了穿戴设备常见的数据缺失问题，可在统一生理表征下迁移至睡眠、心血管等35项预测任务。

这被视为生理数据领域的ImageNet时刻，打破了过去单一病症定制建模的局限。但争议随之而来：估算模型并不等同于临床诊断，其误诊责任归属尚不明确；此外，仅凭服务协议收集海量生理数据，其隐私合规性与可复制性仍面临审视。

research.google/blog/sensorfm-towards-a-general-intelligence-and-interface-for-wearable-health-data/

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