Google Research представила GlucoFM: модель для непрерывного мониторинга глюкозы с 0,72 млн параметров

Google Research совместно с UNSW Sydney представили GlucoFM — самоконтролируемую фундаментальную модель для непрерывного мониторинга глюкозы (CGM). Ключевое новшество — разделение сигнала: существующие модели (CGMformer, GluFormer, CGM-JEPA) кодируют глюкозный трек как единую последовательность, а GlucoFM разбивает его на медленный физиологический «состояние» и быстрый «событие» потоки, сохраняя маску наблюдения и обучаясь с двумя JEPA-целями.

Модель с 0,72 млн параметров достигла 58,8 PR-AUC в среднем по 14 задачам на когортах, против 54,7 у лучшего baseline. Предобучение прошло на 109 066 часах немаркированных CGM-данных от 477 субъектов на одном H100. Однако GlucoFM — исследовательский прототип, не одобренный регуляторами и не предназначенный для диагностики или лечения. Веса пока не выпущены, но команда обещает открыть код и скрипты воспроизводимости.

Практическая ценность — в рецепте: модель легко воспроизвести на одном H100 за 120 эпох, а инференс для 24-часового окна работает на CPU или на устройстве. Это делает GlucoFM доступным инструментом для любой команды с CGM-данными, хотя до клинического применения ещё далеко.