Google Research выкатила GlucoFM — фундаментальную модель для непрерывного мониторинга глюкозы. Суть в архитектуре: два потока обрабатывают данные параллельно — один ловит медленные тренды, другой реагирует на резкие отклонения. На 477 участниках и семи клинических задачах (риск диабета, дисфункция бета-клеток, инсулинорезистентность и другие) модель обходит лучший аналог на 5,8 процентных пункта по PR-AUC. Причём предобучалась на 109 тысячах часов немаркированных данных — так что училась на объёмах, недоступных конкурентам. Что это значит: потенциально — более точные прогнозы диабета и его осложнений на ранних стадиях, прямо с носимого датчика. Но оговорка серьёзная — пока только внутренние замеры, внешняя клиническая проверка впереди.