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GlucoFM：面向连续血糖监测的基础模型
Google Research 推出 GlucoFM，一款轻量级自监督 CGM 基础模型，采用双流设计分别建模缓慢血糖趋势与短期波动。在四个队列、七项临床预测任务的 14 项评估中，其 PR-AUC 较最优 GluFormer 变体平均高出 5.8 个百分点，并在 PPGR 预测中取得最低 MAE。模型在 109，066 小时无标注 CGM 数据上预训练，具备跨数据集迁移与少样本适应能力。
详细介绍
Google Research 推出 GlucoFM，一款轻量级自监督 CGM 基础模型，采用双流设计分别建模缓慢血糖趋势与短期波动。在四个队列、七项临床预测任务的 14 项评估中，其 PR-AUC 较最优 GluFormer 变体平均高出 5.8 个百分点，并在 PPGR 预测中取得最低 MAE。模型在 109，066 小时无标注 CGM 数据上预训练，具备跨数据集迁移与少样本适应能力。
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原文链接：https://research.google/blog/glucofm-foundation-model-for-continuous-glucose-monitoring