論文の概要: MedTsLLM: Leveraging LLMs for Multimodal Medical Time Series Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07773v1
- Date: Wed, 14 Aug 2024 18:57:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-16 15:48:53.094247
- Title: MedTsLLM: Leveraging LLMs for Multimodal Medical Time Series Analysis
- Title（参考訳）: MedTsLLM:マルチモーダル医療時系列分析のためのLCMの活用
- Authors: Nimeesha Chan, Felix Parker, William Bennett, Tianyi Wu, Mung Yao Jia, James Fackler, Kimia Ghobadi,
- Abstract要約: MedTsLLMは、時系列データとリッチな文脈情報をテキスト形式で統合し、生理的信号を解析する汎用多モーダル大規模言語モデル(LLM)フレームワークである。
本研究は,連続時間における意味的セグメンテーション,境界検出,異常検出という,臨床的関連性のある3つのタスクを実行する。
我々のモデルは、深層学習モデル、他のLSM、および複数の医療領域における臨床方法など、最先端のベースラインよりも優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.30440420617113
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The complexity and heterogeneity of data in many real-world applications pose significant challenges for traditional machine learning and signal processing techniques. For instance, in medicine, effective analysis of diverse physiological signals is crucial for patient monitoring and clinical decision-making and yet highly challenging. We introduce MedTsLLM, a general multimodal large language model (LLM) framework that effectively integrates time series data and rich contextual information in the form of text to analyze physiological signals, performing three tasks with clinical relevance: semantic segmentation, boundary detection, and anomaly detection in time series. These critical tasks enable deeper analysis of physiological signals and can provide actionable insights for clinicians. We utilize a reprogramming layer to align embeddings of time series patches with a pretrained LLM's embedding space and make effective use of raw time series, in conjunction with textual context. Given the multivariate nature of medical datasets, we develop methods to handle multiple covariates. We additionally tailor the text prompt to include patient-specific information. Our model outperforms state-of-the-art baselines, including deep learning models, other LLMs, and clinical methods across multiple medical domains, specifically electrocardiograms and respiratory waveforms. MedTsLLM presents a promising step towards harnessing the power of LLMs for medical time series analysis that can elevate data-driven tools for clinicians and improve patient outcomes.
- Abstract（参考訳）: 多くの実世界のアプリケーションにおけるデータの複雑さと不均一性は、従来の機械学習と信号処理技術に重大な課題をもたらす。
例えば医学では、様々な生理的シグナルを効果的に分析することは、患者のモニタリングと臨床的意思決定に不可欠であるが、非常に困難である。
MedTsLLMは、時系列データとリッチコンテキスト情報をテキスト形式で効率的に統合し、生理的信号を解析し、セマンティックセグメンテーション、境界検出、時系列における異常検出の3つのタスクを実行する、汎用マルチモーダルな大規模言語モデル(LLM)フレームワークである。
これらの重要なタスクは、生理的信号のより深い分析を可能にし、臨床医に実用的な洞察を与えることができる。
我々は,時系列パッチの埋め込みを事前訓練されたLLMの埋め込み空間と整合させ,テキストコンテキストとともに生の時系列を効果的に活用するために,再プログラミング層を利用する。
医療データセットの多変量性を考えると、複数の共変量を扱う方法を開発する。
さらに、患者固有の情報を含むように、テキストプロンプトを調整します。
我々のモデルは、深層学習モデル、その他のLSM、および複数の医療領域、特に心電図や呼吸波形の臨床的手法など、最先端のベースラインよりも優れています。
MedTsLLMは、医療時系列分析にLLMのパワーを活用するための有望なステップを提供する。
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