Googleが500万人・1兆分ぶんのウェアラブルデータで学習した汎用基盤モデルを開発。
心血管・代謝・睡眠・メンタルヘルスなど35種類の健康指標を精度よく予測できることを示しています。
これをLLMに組み込むことで、臨床医評価で有意に優れた健康アドバイスが出来るようになったそうです。
面白いことに、5種類のGeminiを「生徒」役として競争・協調させながら3万回もの実験を自動で回す”教室”方式で、各健康指標を予測する小型モデルをAI自身に設計させているとのこと。
さらに、ウェアラブル由来の予測値をエージェントに渡した場合と、実際の血液検査の正解値を渡した場合とで臨床医評価が同等で、ウェアラブルデータのAI分析が今後”検査”として機能しうる可能性を示しています。
