論文の概要: Facial Foundational Model Advances Early Warning of Coronary Artery Disease from Live Videos with DigitalShadow
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06283v1
- Date: Wed, 23 Apr 2025 08:51:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-22 23:32:14.421184
- Title: Facial Foundational Model Advances Early Warning of Coronary Artery Disease from Live Videos with DigitalShadow
- Title（参考訳）: デジタルシャドウを用いたライブビデオからの冠状動脈疾患の早期診断における顔面基礎モデルの有用性
- Authors: Juexiao Zhou, Zhongyi Han, Mankun Xin, Xingwei He, Guotao Wang, Jiaoyan Song, Gongning Luo, Wenjia He, Xintong Li, Yuetan Chu, Juanwen Chen, Bo Wang, Xia Wu, Wenwen Duan, Zhixia Guo, Liyan Bai, Yilin Pan, Xuefei Bi, Lu Liu, Long Feng, Xiaonan He, Xin Gao,
- Abstract要約: 冠動脈疾患(CAD)は、毎年約1780万人が死亡し、世界的死亡の原因となっている。
本稿では,CADの高度な早期警告システムであるDigitalShadowについて紹介する。
システムは2100万枚の顔画像で事前トレーニングされ、その後、中国の4つの病院で1,751人の被験者から7,004枚の顔画像で訓練された、特殊なCADリスク評価モデルであるLiveCADに微調整される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.583322245939534
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Global population aging presents increasing challenges to healthcare systems, with coronary artery disease (CAD) responsible for approximately 17.8 million deaths annually, making it a leading cause of global mortality. As CAD is largely preventable, early detection and proactive management are essential. In this work, we introduce DigitalShadow, an advanced early warning system for CAD, powered by a fine-tuned facial foundation model. The system is pre-trained on 21 million facial images and subsequently fine-tuned into LiveCAD, a specialized CAD risk assessment model trained on 7,004 facial images from 1,751 subjects across four hospitals in China. DigitalShadow functions passively and contactlessly, extracting facial features from live video streams without requiring active user engagement. Integrated with a personalized database, it generates natural language risk reports and individualized health recommendations. With privacy as a core design principle, DigitalShadow supports local deployment to ensure secure handling of user data.
- Abstract（参考訳）: 世界人口の高齢化は医療システムに課題をもたらしており、冠動脈疾患(CAD)は毎年約1780万人の死者を負っており、世界的死亡の原因となっている。
CADはほとんどが予防可能であるため、早期発見と積極的な管理が不可欠である。
本稿では,CADの高度な早期警告システムであるDigitalShadowについて紹介する。
システムは2100万枚の顔画像で事前トレーニングされ、その後、中国の4つの病院で1,751人の被験者から7,004枚の顔画像で訓練された、特殊なCADリスク評価モデルであるLiveCADに微調整される。
DigitalShadowは受動的かつ非接触的に機能し、アクティブなユーザーエンゲージメントを必要としないライブビデオストリームから顔の特徴を抽出する。
パーソナライズされたデータベースと統合され、自然言語のリスクレポートと個別の健康レコメンデーションを生成する。
プライバシを基本設計原則として、DigitalShadowは、ユーザデータのセキュアなハンドリングを保証するために、ローカルデプロイメントをサポートする。
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