Fugu-MT 論文翻訳(概要): Zero-Shot ECG Classification with Multimodal Learning and Test-time Clinical Knowledge Enhancement

論文の概要: Zero-Shot ECG Classification with Multimodal Learning and Test-time Clinical Knowledge Enhancement

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06659v3
Date: Tue, 2 Jul 2024 16:51:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 07:29:19.727592
Title: Zero-Shot ECG Classification with Multimodal Learning and Test-time Clinical Knowledge Enhancement
Title（参考訳）: マルチモーダル学習とテストタイム臨床知識強化によるゼロショット心電図分類
Authors: Che Liu, Zhongwei Wan, Cheng Ouyang, Anand Shah, Wenjia Bai, Rossella Arcucci,
Abstract要約: マルチモーダルECG表現学習(MERL)は、テキストプロンプトでゼロショットECG分類を行うことができる。本稿では,外部の専門知識データベースを利用した臨床知識向上技術(CKEPE)アプローチを提案する。 MERLは、ゼロショット分類における平均75.2%のAUCスコアを(トレーニングデータなしで)達成し、10%の注釈付きトレーニングデータを持つ線形プローブeSSLメソッドよりも3.2%高い。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.611952462532908
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Electrocardiograms (ECGs) are non-invasive diagnostic tools crucial for detecting cardiac arrhythmic diseases in clinical practice. While ECG Self-supervised Learning (eSSL) methods show promise in representation learning from unannotated ECG data, they often overlook the clinical knowledge that can be found in reports. This oversight and the requirement for annotated samples for downstream tasks limit eSSL's versatility. In this work, we address these issues with the Multimodal ECG Representation Learning (MERL}) framework. Through multimodal learning on ECG records and associated reports, MERL is capable of performing zero-shot ECG classification with text prompts, eliminating the need for training data in downstream tasks. At test time, we propose the Clinical Knowledge Enhanced Prompt Engineering (CKEPE) approach, which uses Large Language Models (LLMs) to exploit external expert-verified clinical knowledge databases, generating more descriptive prompts and reducing hallucinations in LLM-generated content to boost zero-shot classification. Based on MERL, we perform the first benchmark across six public ECG datasets, showing the superior performance of MERL compared against eSSL methods. Notably, MERL achieves an average AUC score of 75.2% in zero-shot classification (without training data), 3.2% higher than linear probed eSSL methods with 10\% annotated training data, averaged across all six datasets. Code and models are available at https://github.com/cheliu-computation/MERL
Abstract（参考訳）: 心電図(Electrocardiograms:ECGs)は、心臓不整脈疾患の臨床的診断に不可欠な非侵襲的診断ツールである。 ECG Self-supervised Learning (eSSL) 法は、注釈のないECGデータからの表現学習において有望であるが、レポートに見られる臨床知識を見落としていることが多い。この監視とダウンストリームタスクのアノテーション付きサンプルの要求は、eSSLの汎用性を制限する。本稿では,これらの課題をMERL(Multimodal ECG Representation Learning)フレームワークを用いて解決する。マルチモーダルなECGレコードと関連するレポートの学習を通じて、MERLはテキストプロンプトでゼロショットECG分類を実行でき、下流のタスクでデータをトレーニングする必要がなくなる。臨床知識向上技術 (CKEPE) アプローチは,外部の専門知識データベースを利用した大規模言語モデル (LLM) を用いて,より記述的なプロンプトを生成し,LCM生成したコンテンツの幻覚を低減し,ゼロショット分類を促進する。 MERLに基づいて、6つのパブリックECGデータセットにまたがる最初のベンチマークを行い、eSSL法と比較してMERLの優れた性能を示す。特に、MERLは、ゼロショット分類における平均75.2%のAUCスコアを(トレーニングデータなしで)達成し、10\%の注釈付きトレーニングデータを持つ線形プローブeSSLメソッドよりも3.2%高い。コードとモデルはhttps://github.com/cheliu-computation/MERLで入手できる。

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