論文の概要: Sensing Cardiac Health Across Scenarios and Devices: A Multi-Modal Foundation Model Pretrained on Heterogeneous Data from 1.7 Million Individuals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01045v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 20:58:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.790523
• Title: Sensing Cardiac Health Across Scenarios and Devices: A Multi-Modal Foundation Model Pretrained on Heterogeneous Data from 1.7 Million Individuals
• Title（参考訳）: シナリオとデバイス全体での心臓の健康を計測する:170万人の不均一データに基づくマルチモーダルファンデーションモデル
• Authors: Xiao Gu, Wei Tang, Jinpei Han, Veer Sangha, Fenglin Liu, Shreyank N Gowda, Antonio H. Ribeiro, Patrick Schwab, Kim Branson, Lei Clifton, Antonio Luiz P. Ribeiro, Zhangdaihong Liu, David A. Clifton,
• Abstract要約: 広大で異質な健康記録から統一された表現を学習する心センシング基礎モデル(CSFM)を提案する。 我々のモデルは、複数の大規模データセットからのデータの革新的なマルチモーダル統合に基づいて事前訓練されている。 CSFMは従来のワンモーダル・ワン・タスク・アプローチより一貫して優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.08910150609342
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cardiac biosignals, such as electrocardiograms (ECG) and photoplethysmograms (PPG), are of paramount importance for the diagnosis, prevention, and management of cardiovascular diseases, and have been extensively used in a variety of clinical tasks. Conventional deep learning approaches for analyzing these signals typically rely on homogeneous datasets and static bespoke models, limiting their robustness and generalizability across diverse clinical settings and acquisition protocols. In this study, we present a cardiac sensing foundation model (CSFM) that leverages advanced transformer architectures and a generative, masked pretraining strategy to learn unified representations from vast, heterogeneous health records. Our model is pretrained on an innovative multi-modal integration of data from multiple large-scale datasets (including MIMIC-III-WDB, MIMIC-IV-ECG, and CODE), comprising cardiac signals and the corresponding clinical or machine-generated text reports from approximately 1.7 million individuals. We demonstrate that the embeddings derived from our CSFM not only serve as effective feature extractors across diverse cardiac sensing scenarios, but also enable seamless transfer learning across varying input configurations and sensor modalities. Extensive evaluations across diagnostic tasks, demographic information recognition, vital sign measurement, clinical outcome prediction, and ECG question answering reveal that CSFM consistently outperforms traditional one-modal-one-task approaches. Notably, CSFM exhibits robust performance across multiple ECG lead configurations from standard 12-lead systems to single-lead setups, and in scenarios where only ECG, only PPG, or a combination thereof is available. These findings highlight the potential of CSFM as a versatile and scalable solution, for comprehensive cardiac monitoring.
• Abstract（参考訳）: 心電図 (ECG) や光胸腺図 (PPG) などの心臓生信号は, 心血管疾患の診断, 予防, 管理において最重要であり, 様々な臨床に広く用いられている。 これらの信号を解析するための従来のディープラーニングアプローチは、通常、均質なデータセットと静的なベスポークモデルに依存しており、様々な臨床設定や取得プロトコルにまたがる堅牢性と一般化性を制限している。 本研究では,先進的なトランスフォーマーアーキテクチャを活用する心臓センシング基礎モデル(CSFM)と,巨大で異種な健康記録から統一表現を学習するためのマスク付き前訓練戦略を提案する。 本モデルは,MMIC-III-WDB,MIMIC-IV-ECG,CODEを含む複数の大規模データセットから得られたデータと,約170万人の臨床または機械によるテキストとを併用した,革新的なマルチモーダル統合に基づいて事前訓練を行った。 CSFMから得られた埋め込みは, 種々の心的センシングシナリオにまたがる効果的な特徴抽出器として機能するだけでなく, 様々な入力構成やセンサのモダリティにまたがるシームレスな伝達学習を可能にすることを実証した。 診断タスク、人口統計情報認識、バイタルサイン測定、臨床結果予測、ECG質問応答などにわたる広範囲な評価は、CSFMが従来のワンモーダル・ワン・タスクアプローチよりも一貫して優れていることを示している。 特にCSFMは、標準の12リードシステムからシングルリードシステムまでの複数のECGリード構成で堅牢な性能を示しており、ECGのみ、PSGのみ、またはその組み合わせが利用可能であるシナリオでも同様である。 これらの結果から, CSFMが拡張性, 拡張性に優れ, 総合的心モニタリングに有用である可能性が示唆された。

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