5백만 명 wearable 데이터로 만든 SensorFM, 건강 AI의 새 기준점
1조 분 넘는 Fitbit·Pixel Watch 센서 데이터가 하나의 건강 foundation model로 묶였다. Google Research의 SensorFM은 35개 건강 예측 과제 중 34개에서 기존 특징공학 baseline을 앞서며, 웨어러블 AI가 단일 질환 모델을 넘어설 수 있는지를 시험한다.
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1조 분 넘는 Fitbit·Pixel Watch 센서 데이터가 하나의 건강 foundation model로 묶였다. Google Research의 SensorFM은 35개 건강 예측 과제 중 34개에서 기존 특징공학 baseline을 앞서며, 웨어러블 AI가 단일 질환 모델을 넘어설 수 있는지를 시험한다.
Claude Science는 연구자용 작업대에서 끝나지 않는다. Anthropic은 소외 질환 치료제 후보를 직접 찾겠다고 밝혔고, AI 모델 회사가 제약사의 도구 공급자를 넘어 경쟁자가 될 수 있는지라는 질문을 던졌다.
최대 $600M 규모 계약의 초점은 AI가 만든 후보물질을 누가 임상까지 끌고 갈 수 있느냐다. Insilico는 Pharma.AI로 초기 분자 발굴을 맡고, Takeda는 선택된 후보의 임상 검증과 글로벌 개발을 담당한다.
연구용 AI가 채팅창이 아니라 재현 가능한 작업 환경으로 이동한다. Claude Science는 60개 이상 과학 skill·connector, reviewer agent, HPC/SSH/Modal 연동을 묶고 최대 50개 프로젝트에 $30,000 크레딧을 지원한다.
생물학용 AI 에이전트 평가는 단순 Q&A에서 실제 연구 판단 재현으로 이동하고 있다. OpenAI의 GeneBench-Pro는 129개 계산생물학 문제를 제시하며, GPT-5.6 Sol도 최고 추론 설정에서 28.7%, Pro mode에서 31.5%에 그쳤다.
뇌 수술 없이 MEG 신호만으로 문장을 실시간에 가깝게 복원하는 정확도가 61%까지 올라왔다. Meta는 9명에게서 수집한 약 22,000문장 데이터로 Brain2Qwerty v2를 학습했고, 최고 참가자에서는 78% word accuracy를 기록했다.
Microsoft Research와 UC Berkeley, UCSF, Columbia 연구진은 generative causal testing으로 언어 예측 모델을 짧은 설명으로 바꾸고 fMRI에서 검증했다. food preparation, location names 같은 설명이 실제 피질 반응으로 확인됐다.
Midjourney Medical에 관심이 몰린 이유는 이미지 생성 회사가 의료 영상의 비용 구조를 건드렸기 때문이다. 댓글의 의사와 엔지니어들은 가능성과 한계를 동시에 짚었다.
매주 2억3000만 명이 건강 질문에 쓰는 ChatGPT에서 사실성 문제가 크게 줄었다. GPT-5.5 Instant는 HealthBench Professional 등 의사 주도 평가에서 frontier Thinking 모델에 가까운 성능을 보였고, 무료 사용자에게도 제공된다.
미해결 유전체 사례를 다시 보는 병원 업무에 AI가 들어왔다. Boston Children's Hospital과 OpenAI 연구진은 376건을 재분석해 전문가 검토와 임상 확인을 거쳐 18건의 새 진단 단서를 확인했다.
AI 화학자의 쓸모가 문헌 검토에서 멈추지 않았다. OpenAI는 GPT-5.4가 Molecule.one의 Maria AI 및 전문 실험실과 함께 약물 발견에 쓰이는 Chan-Lam coupling 개선안을 제시하고 검증 결과까지 냈다고 밝혔다.
생명과학 AI 평가가 실제 연구 업무에 가까워졌다. OpenAI는 바이오·제약 연구자 173명과 만든 750개 전문가 과제로 모델이 문헌 검토, 실험 설계, 분석 흐름을 얼마나 지원하는지 보겠다고 밝혔다.