論文の概要: A Foundation Model for Patient Behavior Monitoring and Suicide Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15221v1
- Date: Wed, 19 Mar 2025 14:01:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-20 15:22:40.499499
- Title: A Foundation Model for Patient Behavior Monitoring and Suicide Detection
- Title（参考訳）: 患者行動モニタリングと自殺検出のための基礎モデル
- Authors: Rodrigo Oliver, Josué Pérez-Sabater, Leire Paz-Arbaizar, Alejandro Lancho, Antonio Artés, Pablo M. Olmos,
- Abstract要約: ファンデーションモデル(FM)は、様々な領域で顕著な成功を収めてきたが、医療における採用は限られている。
本稿では,ベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)を改良した新しいFMを提案する。
我々は,精神科患者の広いコホートで訓練された事前訓練FMが,自殺患者のコホートを微調整することなく,その潜在表現を通して下流作業を行うことを実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.238354985465975
- License:
- Abstract: Foundation models (FMs) have achieved remarkable success across various domains, yet their adoption in healthcare remains limited. While significant advances have been made in medical imaging, genetic biomarkers, and time series from electronic health records, the potential of FMs for patient behavior monitoring through wearable devices remains underexplored. These datasets are inherently heterogeneous, multisource, and often exhibit high rates of missing data, posing unique challenges. This paper introduces a novel FM based on a modified vector quantized variational autoencoder (VQ-VAE), specifically designed to process real-world data from wearable devices. We demonstrate that our pretrained FM, trained on a broad cohort of psychiatric patients, performs downstream tasks via its latent representation without fine-tuning on a held-out cohort of suicidal patients. To illustrate this, we develop a probabilistic change-point detection algorithm for suicide detection and demonstrate the FM's effectiveness in predicting emotional states. Our results show that the discrete latent structure of the VQ-VAE outperforms a state-of-the-art Informer architecture in unsupervised suicide detection, while matching its performance in supervised emotion prediction when the latent dimensionality is increased, though at the cost of reduced unsupervised accuracy. This trade-off highlights the need for future FMs to integrate hybrid discrete-continuous structures for balanced performance across tasks.
- Abstract（参考訳）: ファンデーションモデル(FM)は、様々な領域で顕著な成功を収めてきたが、医療における採用は限られている。
医療画像、遺伝バイオマーカー、電子健康記録からの時系列では大きな進歩があったが、ウェアラブルデバイスによる患者の行動監視におけるFMの可能性はいまだ検討されていない。
これらのデータセットは本質的に異質でマルチソースであり、しばしば欠落するデータの割合が高く、ユニークな課題を呈している。
本稿では,ベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)を改良した新しいFMを提案する。
我々は,精神科患者の広いコホートで訓練された事前訓練FMが,自殺患者のコホートを微調整することなく,その潜在表現を通して下流作業を行うことを実証した。
これを説明するために,自殺検知のための確率的変化点検出アルゴリズムを開発し,情動状態の予測におけるFMの有効性を示す。
以上の結果から,VQ-VAEの離散潜在構造は,非教師的自殺検出において最先端のインフォーマーアーキテクチャよりも優れ,非教師的精度の低下を犠牲にしつつも,非教師的感情予測におけるその性能は向上することが示された。
このトレードオフは、タスク間のバランスの取れたパフォーマンスのために、ハイブリッドな離散連続構造を統合するための将来のFMの必要性を強調している。
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