El modelo fue entrenado con 109.066 horas de datos de sensores CGM. Analiza por separado los cambios lentos en los niveles de glucosa y los picos a corto plazo, como después de una comida o ejercicio.

GlucoFM fue probado en tareas de evaluación:

* riesgo de diabetes

* resistencia a la insulina

* disfunción de las células beta

* hipoglucemia

* obesidad

* reacciones a la glucosa después de las comidas

En 14 pruebas, el PR-AUC promedio fue mayor que el del modelo CGM más potente comparado, y GlucoFM mostró un error mínimo al predecir una respuesta alimentaria en 2 horas.

El modelo también se transfiere bien a muestras nuevas y funciona incluso con una pequeña cantidad de datos médicos etiquetados.

https://research.google/blog/glucofm-foundation-model-for-continuous-glucose-monitoring