Samsung ra mắt xMAE và HiMAE: Hai mô hình AI sức khỏe chạy trực tiếp trên đồng hồ thông minh, không cần kết nối đám mây

xMAE được tiền huấn luyện trên khoảng 9.400 giờ dữ liệu ECG–PPG ghép cặp từ khoảng 2.400 đối tượng. Sau đó, mô hình được đánh giá trên sáu nghiên cứu bao gồm 19 tác vụ hạ nguồn, bao gồm dự đoán tăng huyết áp, phát hiện nhịp ngoại tâm thu, phân loại giai đoạn ngủ và ước tính xét nghiệm máu. Mô hình đã vượt trội hơn tất cả các mô hình nguồn mở trước đó trong 15/19 tác vụ theo chỉ số AUROC . Một điểm thực tiễn quan trọng: sau khi tiền huấn luyện, nhánh ECG được loại bỏ và mô hình chỉ chạy dựa trên PPG, điều này giúp nó rất phù hợp để triển khai trên thiết bị đeo .

HiMAE: Phân tích phân cấp trên nhiều thang thời gian

HiMAE (Hierarchical Masked Autoencoder) có cách tiếp cận khác: nó phân tích dữ liệu chuỗi thời gian từ thiết bị đeo — nhịp tim, giai đoạn ngủ, mô hình hoạt động — trên nhiều độ phân giải thời gian bằng cách sử dụng bộ mã hóa-giải mã tích chập phân cấp . Thay vì xử lý tất cả các thang thời gian một cách đồng nhất, HiMAE khám phá cấu trúc đặc thù theo từng độ phân giải: các mô hình thô ở thang dài hơn (ví dụ: chu kỳ ngủ/thức) và các mô hình chi tiết ở thang ngắn hơn (ví dụ: từng nhịp tim riêng lẻ) . Mô hình đạt được tốc độ suy luận dưới một mili giây trên chip xử lý của đồng hồ thông minh, cho phép phân tích liên tục trên thiết bị mà không cần chuyển dữ liệu lên đám mây .

Phương pháp học tự giám sát chung

Cả xMAE và HiMAE đều là bộ mã hóa tự động có mặt nạ (MAE) được huấn luyện thông qua học tự giám sát trên dữ liệu tín hiệu sinh học không được gán nhãn . Ý tưởng cốt lõi rất đơn giản nhưng hiệu quả: che một phần của tín hiệu đầu vào, sau đó huấn luyện mô hình tái tạo lại nó. Điều này cho phép các mô hình nắm bắt cấu trúc sinh lý có ý nghĩa mà không yêu cầu dữ liệu huấn luyện được gán nhãn thủ công — một lợi thế quan trọng trong lĩnh vực AI sức khỏe, nơi dữ liệu lâm sàng có nhãn thường khan hiếm và tốn kém để sản xuất.

Vai trò trong tầm nhìn 'Connected Care' của Samsung

Tại sự kiện Galaxy Unpacked vào tháng 7 năm 2026, Samsung đã giới thiệu chiến lược Connected Care (Chăm sóc Kết nối), một sự chuyển dịch từ các chỉ số sức khỏe trung bình dân số sang giám sát sức khỏe cá nhân hóa, mang tính phòng ngừa, được hỗ trợ bởi AI trên thiết bị . Tiến sĩ Pak đã mô tả các mô hình nền tảng sức khỏe là yếu tố then chốt — giúp chuyển đổi "từ các giá trị trung bình của dân số sang một thứ gì đó thực sự cá nhân" bằng cách sử dụng học tự giám sát để trích xuất các đặc điểm có ý nghĩa từ tín hiệu sinh học của từng cá nhân .

xMAE và HiMAE là những mô hình Samsung Research cụ thể đầu tiên hiện thực hóa tầm nhìn này: chúng chạy hoàn toàn trên đồng hồ thông minh (không yêu cầu đám mây), học các mô hình sinh lý dành riêng cho từng người dùng và có thể được tinh chỉnh cho các tác vụ như ước tính huyết áp, phát hiện rối loạn nhịp tim và phân tích giấc ngủ trực tiếp trên thiết bị . Cùng với nhau, chúng đại diện cho một bước tiến thực tế hướng tới việc biến AI sức khỏe đeo tay trở nên vừa riêng tư vừa có sẵn liên tục — mà không cần kết nối internet.