Das Digital-Health-Team von Samsung Research America hat zwei „Gesundheits-Foundation-Modelle" vorgestellt, die den Strom an Biosignaldaten aus Smartwatches und anderen Wearables interpretieren sollen. Die Modelle – xMAE und HiMAE – wurden beim ICML bzw. ICLR angenommen, und das Unternehmen sagt, sie wiesen gemeinsam auf eine Zukunft kontinuierlicher, personalisierter und geräteinterner Gesundheits-KI hin.

Ein Gesundheits-Foundation-Modell lernt mithilfe von selbstüberwachtem Lernen aussagekräftige Merkmale aus unbeschrifteten Biosignaldaten und wendet sie dann auf viele Aufgaben an: Analyse von EKG- und PPG-Wellenformen, Erstellung von Biomarkern und Vorhersage von Gesundheitsproblemen. Das erste Modell, xMAE (Physiology-Aware Masked Cross-Modal Reconstruction), lernt die zeitliche Beziehung zwischen zwei Herzsignalen: dem EKG, das genau ist, aber eine aktive Messung erfordert, und dem PPG, das eine Smartwatch passiv und kontinuierlich erfassen kann. Indem xMAE maskierte EKG-Abschnitte aus PPG rekonstruiert, extrahiert es kardiovaskuläre Merkmale allein aus kontinuierlichem PPG. Nach dem Vortraining mit etwa 9.400 Stunden EKG- und PPG-Daten übertraf das Modell unimodale Modelle und bestehende multimodale Methoden in 15 von 19 Bewertungsaufgaben, darunter die Vorhersage kardiovaskulärer Erkrankungen und die Klassifikation von Schlafstadien.

Das zweite Modell, HiMAE (Hierarchical Masked Autoencoder), lernt Gesundheitsmuster über verschiedene Zeitskalen – kurze Segmente erfassen Herzschläge, lange Segmente Schlaf oder Aktivität. Ein einziges vortrainiertes Modell übernimmt Klassifikation, numerische Vorhersage und Datengenerierung – und das effizient genug, um in weniger als einer Millisekunde auf einer CPU im Smartwatch-Bereich zu laufen. Damit ist HiMAE laut Samsung die erste Demonstration eines geräteinternen Gesundheits-Foundation-Modells: rohe Gesundheitsdaten werden in Echtzeit ohne Cloud-Verbindung analysiert.

Die Modelle sind Teil der „Connected Care"-Vision, die Samsung auf seiner Galaxy-Unpacked-Veranstaltung vorstellte, in der sich die Versorgung von reaktiver Behandlung hin zu präventiven, personalisierten Gesundheitserlebnissen bewegt. Vorerst handelt es sich um Forschung – doch die Sub-Millisekunden-Latenz und die On-Device-Architektur deuten darauf hin, dass die nächste Galaxy-Watch-Generation möglicherweise keine Cloud mehr braucht, um das Herz zu verstehen.

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