論文の概要: A Vector-Quantized Foundation Model for Patient Behavior Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15221v2
• Date: Mon, 14 Jul 2025 08:43:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 14:36:06.949394
• Title: A Vector-Quantized Foundation Model for Patient Behavior Monitoring
• Title（参考訳）: 患者行動モニタリングのためのベクトル量子化基礎モデル
• Authors: Rodrigo Oliver, Josué Pérez-Sabater, Leire Paz-Arbaizar, Diego Herrero-Quevedo, Antonio Artés-Rodríguez, Alejandro Lancho, Pablo M. Olmos,
• Abstract要約: 本稿では,スマートフォンやウェアラブルデバイスからの実世界のデータを処理するために設計されたベクトル量子化変分自動エンコーダを改良した基礎モデルを提案する。 本研究では, 個別の潜伏表現を利用して, 微調整を必要とせず, 2つの下流課題, 自殺リスク評価, 情緒的状態予測を効果的に実施した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.02353546717171
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Foundation models 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 foundation models for patient behavior monitoring through personal digital devices remains underexplored. The data generated by these devices are inherently heterogeneous, multisource, and often exhibit high rates of missing data, posing unique challenges. This paper introduces a novel foundation model based on a modified vector quantized variational autoencoder, specifically designed to process real-world data from smartphones and wearable devices. We leveraged the discrete latent representation of this model to effectively perform two downstream tasks, suicide risk assessment and emotional state prediction, on different held-out clinical cohorts without the need of fine-tuning. We also highlight the existence of a trade-off between discrete and continuous latent structures, suggesting that hybrid models may be optimal for balancing accuracy across various supervised and unsupervised tasks.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルは様々な領域で顕著な成功を収めてきたが、医療への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などにおいて大きな進歩があったが、患者行動監視の基礎モデルの可能性はいまだ解明されていない。 これらのデバイスが生成するデータは本質的に異質であり、マルチソースであり、しばしば欠落するデータの頻度が高く、固有の課題を呈する。 本稿では,スマートフォンやウェアラブル端末からの実世界のデータを処理するために設計されたベクトル量子化変分自動エンコーダを改良した基礎モデルを提案する。 本研究では, 個別の潜伏表現を利用して, 微調整を必要とせず, 2つの下流作業, 自殺リスク評価, 感情状態予測を効果的に実施した。 また、離散構造と連続構造の間のトレードオフの存在を強調し、ハイブリッドモデルが様々な教師なしタスクと教師なしタスクの間で精度のバランスをとるのに最適である可能性を示唆した。

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