論文の概要: Large-scale Training of Foundation Models for Wearable Biosignals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05409v2
• Date: Wed, 6 Mar 2024 18:18:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 17:46:30.518191
• Title: Large-scale Training of Foundation Models for Wearable Biosignals
• Title（参考訳）: ウェアラブルバイオシグナールの基礎モデルの大規模学習
• Authors: Salar Abbaspourazad, Oussama Elachqar, Andrew C. Miller, Saba Emrani, Udhyakumar Nallasamy, Ian Shapiro
• Abstract要約: バイオシグナーの追跡は、健康の監視と重度の医療疾患の予防に不可欠である。 ウェアラブルと既存のデジタルバイオマーカーにもかかわらず、ラベル付きデータの欠如は、新しいバイオマーカーの開発を妨げる。 我々は、フォトムーブメントと心電図という2つの一般的な生体信号の基礎モデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8291790356553643
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tracking biosignals is crucial for monitoring wellness and preempting the development of severe medical conditions. Today, wearable devices can conveniently record various biosignals, creating the opportunity to monitor health status without disruption to one's daily routine. Despite widespread use of wearable devices and existing digital biomarkers, the absence of curated data with annotated medical labels hinders the development of new biomarkers to measure common health conditions. In fact, medical datasets are usually small in comparison to other domains, which is an obstacle for developing neural network models for biosignals. To address this challenge, we have employed self-supervised learning using the unlabeled sensor data collected under informed consent from the large longitudinal Apple Heart and Movement Study (AHMS) to train foundation models for two common biosignals: photoplethysmography (PPG) and electrocardiogram (ECG) recorded on Apple Watch. We curated PPG and ECG datasets from AHMS that include data from ~141K participants spanning ~3 years. Our self-supervised learning framework includes participant level positive pair selection, stochastic augmentation module and a regularized contrastive loss optimized with momentum training, and generalizes well to both PPG and ECG modalities. We show that the pre-trained foundation models readily encode information regarding participants' demographics and health conditions. To the best of our knowledge, this is the first study that builds foundation models using large-scale PPG and ECG data collected via wearable consumer devices $\unicode{x2013}$ prior works have commonly used smaller-size datasets collected in clinical and experimental settings. We believe PPG and ECG foundation models can enhance future wearable devices by reducing the reliance on labeled data and hold the potential to help the users improve their health.
• Abstract（参考訳）: バイオシグナーの追跡は、健康の監視と重度の医療疾患の予防に不可欠である。 今日では、ウェアラブルデバイスは様々な生体信号を記録するのに便利であり、日常の習慣を乱すことなく健康状態を監視することができる。 ウェアラブルデバイスや既存のデジタルバイオマーカーが広く使用されているにもかかわらず、注釈付き医療ラベルによるキュレートされたデータがないことは、一般的な健康状態を測定するための新しいバイオマーカーの開発を妨げる。 実際、医療データセットは、他の領域と比較して通常小さく、生体信号のためのニューラルネットワークモデルを開発する上で障害となる。 この課題に対処するために,大縦型apple heart and movement study (ahms) からインフォームドコンセントで収集されたラベル付きセンサデータを用いて自己教師付き学習を行い,apple watchに記録された2つの共通生体信号であるphotoplethysmography (ppg) と心電図 (ecg) の基礎モデルを訓練した。 約3年間の約141Kの参加者のデータを含むAPGとECGデータセットをAHMSから収集した。 自己教師付き学習フレームワークには, 参加者レベルの正のペア選択, 確率的拡張モジュール, 運動量トレーニングに最適化された正規化コントラスト損失が含まれ, ppg と ecg のモダリティをよく一般化する。 事前学習された基礎モデルは,参加者の人口動態や健康状態に関する情報を容易にエンコードできることを示す。 我々の知る限り、この研究はウェアラブル・コンシューマー・デバイスを介して収集された大規模PSGおよびECGデータを用いて基礎モデルを構築する最初の研究である。 PPGとECGファウンデーションモデルは、ラベル付きデータへの依存を減らし、ユーザの健康改善を支援する可能性を秘めることで、将来のウェアラブルデバイスを強化することができると考えています。

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