В данном исследовании проводится критический анализ применимости универсальных базовых моделей (foundation models) для прогнозирования медицинских временных рядов. Авторы исследуют, способны ли масштабные предобученные модели демонстрировать высокую точность в специфических клинических задачах по сравнению со специализированными архитектурами. Методология включает тестирование различных моделей на наборах данных, представляющих различные медицинские сценарии, с акцентом на точность прогнозирования физиологических показателей. Ключевым результатом является оценка способности моделей к переносу знаний (transfer learning) и их устойчивости к шуму в медицинских данных. Исследование подчеркивает, что, несмотря на потенциал универсальных моделей, клиническая практика требует тонкой настройки для достижения высокой точности, необходимой для принятия медицинских решений. Результаты работы имеют критическое значение для разработки систем интеллектуального мониторинга пациентов в реальном времени.