웨어러블 기기는 우리의 생리적 및 행동적 신호를 기록하고, 이러한 데이터를 통해 건강 예측을 개선할 수 있다. 그러나 기존의 모델은 저수준 센서 데이터에 주로 적용되어 왔는데, 행동 데이터가 종종 생리적으로 관련된 시간 단위와 양에 더 적합하기 때문에 더 유용할 수 있다. 이 연구에서는 162,000명의 개인으로부터 얻은 25억 시간의 웨어러블 데이터를 사용하여 행동 신호에 대한 기반 모델을 개발했다. 이 과정에서 고유한 데이터셋에 대해 구조와 토큰화 전략을 체계적으로 최적화했다. 이러한 모델은 57가지 건강 관련 문제에 대해 평가되었으며, 향후 건강 예측 및 질병 예방에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

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