論文の概要: DiagECG: An LLM-Driven Framework for Diagnostic Reasoning via Discretized ECG Tokenization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15338v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 08:13:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.235518
• Title: DiagECG: An LLM-Driven Framework for Diagnostic Reasoning via Discretized ECG Tokenization
• Title（参考訳）: DiagECG: 離散化ECGトークン化による診断推論のためのLLM駆動フレームワーク
• Authors: Jinning Yang, Wen Shi,
• Abstract要約: 本稿では,時系列と言語モデリングを統合した新しいフレームワークであるDiagECGを紹介する。 本手法は,リード非依存エンコーダと量子化モジュールを用いて,連続ECG埋め込みをシンボリックトークンに識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7550566004119158
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electrocardiography plays a central role in cardiovascular diagnostics, yet existing automated approaches often struggle to generalize across clinical tasks and offer limited support for open-ended reasoning. We present DiagECG, a novel framework that integrates time-series and language modeling by enabling large language models to process 12-lead ECG signals for clinical text generation tasks. Our approach discretizes continuous ECG embeddings into symbolic tokens using a lead-independent encoder and quantization module. These tokens are then used to extend the vocabulary of LLM, allowing the model to handle both ECG and natural language inputs in a unified manner. To bridge the modality gap, we pretrain the model on an autoregressive ECG forecasting task, enabling the LLM to model temporal dynamics using its native language modeling capabilities. Finally, we perform instruction tuning on both ECG question answering and diagnostic report generation. Without modifying the core model, DiagECG achieves strong performance across tasks while maintaining generalization to out-of-distribution settings. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of each component and highlight the potential of integrating symbolic ECG representations into LLMs for medical reasoning.
• Abstract（参考訳）: 心電図は心臓血管診断において中心的な役割を担っているが、既存の自動的アプローチは、臨床タスク全体にわたって一般化し、オープンエンド推論の限られたサポートを提供するのに苦慮することが多い。 臨床用テキスト生成タスクにおいて,大言語モデルで12リードのECG信号を処理できるようにすることにより,時系列と言語モデリングを統合した新しいフレームワークであるDiagECGを提案する。 本手法は,リード非依存エンコーダと量子化モジュールを用いて,連続ECG埋め込みをシンボリックトークンに識別する。 これらのトークンはLLMの語彙を拡張するために使用され、ECGと自然言語の両方を統一的に扱うことができる。 モダリティギャップを埋めるため、自動回帰ECG予測タスクでモデルを事前訓練し、LLMがそのネイティブ言語モデリング機能を用いて時間的ダイナミクスをモデル化できるようにする。 最後に,ECG質問応答と診断レポート生成の双方に対して,命令チューニングを行う。 コアモデルを変更することなく、DiagECGはタスク間で強力なパフォーマンスを実現し、配布外設定への一般化を維持している。 広範囲にわたる実験は、各コンポーネントの有効性を示し、医学的推論のために象徴的なECG表現をLLMに統合する可能性を強調している。

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