Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Language Models for Cuffless Blood Pressure Measurement From Wearable Biosignals

論文の概要: Large Language Models for Cuffless Blood Pressure Measurement From Wearable Biosignals

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18069v1
Date: Wed, 26 Jun 2024 04:54:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-27 14:38:19.361292
Title: Large Language Models for Cuffless Blood Pressure Measurement From Wearable Biosignals
Title（参考訳）: ウェアラブルバイオシグナーを用いたカフレス血圧測定のための大規模言語モデル
Authors: Zengding Liu, Chen Chen, Jiannong Cao, Minglei Pan, Jikui Liu, Nan Li, Fen Miao, Ye Li,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を用いてウェアラブルバイオシグナーを分析し,カフレス血圧(BP)測定を行った。本稿では,ウェアラブルバイオシグナーを用いたカフレスBP推定のためのLCMのキャパシティを初めて検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.216163316714285
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large language models (LLMs) have captured significant interest from both academia and industry due to their impressive performance across various textual tasks. However, the potential of LLMs to analyze physiological time-series data remains an emerging research field. Particularly, there is a notable gap in the utilization of LLMs for analyzing wearable biosignals to achieve cuffless blood pressure (BP) measurement, which is critical for the management of cardiovascular diseases. This paper presents the first work to explore the capacity of LLMs to perform cuffless BP estimation based on wearable biosignals. We extracted physiological features from electrocardiogram (ECG) and photoplethysmogram (PPG) signals and designed context-enhanced prompts by combining these features with BP domain knowledge and user information. Subsequently, we adapted LLMs to BP estimation tasks through instruction tuning. To evaluate the proposed approach, we conducted assessments of ten advanced LLMs using a comprehensive public dataset of wearable biosignals from 1,272 participants. The experimental results demonstrate that the optimally fine-tuned LLM significantly surpasses conventional task-specific baselines, achieving an estimation error of 0.00 $\pm$ 9.25 mmHg for systolic BP and 1.29 $\pm$ 6.37 mmHg for diastolic BP. Notably, the ablation studies highlight the benefits of our context enhancement strategy, leading to an 8.9% reduction in mean absolute error for systolic BP estimation. This paper pioneers the exploration of LLMs for cuffless BP measurement, providing a potential solution to enhance the accuracy of cuffless BP measurement.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なテキストタスクにまたがる優れたパフォーマンスのために、学術と産業の両方から大きな関心を集めている。しかし、生理的時系列データを解析するLLMの可能性は、いまだに新たな研究分野である。特に,ウェアラブルバイオシグナーを解析してカフレス血圧(BP)測定を行うことは,循環器疾患の予防に重要である。本稿では,ウェアラブルバイオシグナーを用いたカフレスBP推定のためのLCMのキャパシティを初めて検討する。心電図(ECG)と光胸腺図(PPG)の信号から生理的特徴を抽出し,これらの特徴をBPドメイン知識とユーザ情報と組み合わせてコンテキスト強調プロンプトを設計した。その後,命令チューニングによるBP推定タスクにLLMを適用した。提案手法を評価するため,1,272人のウェアラブルバイオシグナーの包括的公開データセットを用いて,10種類の高度なLCMの評価を行った。実験の結果, 最適微調整LDMは従来のタスク固有のベースラインを大幅に上回り, シストリックBPは0.00$\pm$9.25 mmHg, 拡張型BPは1.29$\pm$6.37 mmHgと推定された。特に、アブレーション研究は、我々の文脈強化戦略の利点を強調し、シストリックBP推定における平均絶対誤差を8.9%減少させる結果となった。本稿では,カフレスBP測定のためのLCMの探索を開拓し,カフレスBP測定の精度を高めるための潜在的解決策を提供する。

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