論文の概要: ECG-aBcDe: Overcoming Model Dependence, Encoding ECG into a Universal Language for Any LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12625v1
• Date: Tue, 16 Sep 2025 03:41:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:52.862603
• Title: ECG-aBcDe: Overcoming Model Dependence, Encoding ECG into a Universal Language for Any LLM
• Title（参考訳）: ECG-aBcDe: モデル依存を克服し、任意のLLM用ユニバーサル言語にECGをエンコードする
• Authors: Yong Xia, Jingxuan Li, YeTeng Sun, Jiarui Bu,
• Abstract要約: 大型言語モデル (LLMs) は心電図 (ECG) 解析において大きな可能性を秘めている。 現在の方法はモデル固有のECGエンコーダに悩まされており、LLM間の転送を妨げる。 我々は、ECG信号を任意のLLMで容易に解釈可能な普遍的なECG言語に変換する新しい符号化法ECG-aBcDeを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.632459372363093
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) hold significant promise for electrocardiogram (ECG) analysis, yet challenges remain regarding transferability, time-scale information learning, and interpretability. Current methods suffer from model-specific ECG encoders, hindering transfer across LLMs. Furthermore, LLMs struggle to capture crucial time-scale information inherent in ECGs due to Transformer limitations. And their black-box nature limits clinical adoption. To address these limitations, we introduce ECG-aBcDe, a novel ECG encoding method that transforms ECG signals into a universal ECG language readily interpretable by any LLM. By constructing a hybrid dataset of ECG language and natural language, ECG-aBcDe enables direct fine-tuning of pre-trained LLMs without architectural modifications, achieving "construct once, use anywhere" capability. Moreover, the bidirectional convertibility between ECG and ECG language of ECG-aBcDe allows for extracting attention heatmaps from ECG signals, significantly enhancing interpretability. Finally, ECG-aBcDe explicitly represents time-scale information, mitigating Transformer limitations. This work presents a new paradigm for integrating ECG analysis with LLMs. Compared with existing methods, our method achieves competitive performance on ROUGE-L and METEOR. Notably, it delivers significant improvements in the BLEU-4, with improvements of 2.8 times and 3.9 times in in-dataset and cross-dataset evaluations, respectively, reaching scores of 42.58 and 30.76. These results provide strong evidence for the feasibility of the new paradigm.
• Abstract（参考訳）: 大型言語モデル (LLM) は心電図解析 (ECG) に大きく貢献するが、伝達可能性、時間スケール情報学習、解釈可能性に関する課題は残る。 現在の方法はモデル固有のECGエンコーダに悩まされており、LLM間の転送を妨げる。 さらに、LSMはTransformerの制限により、ECGに固有の重要な時間スケール情報を取得するのに苦労している。 そしてブラックボックスの性質は臨床導入を制限する。 これらの制約に対処するため,我々は,ECG信号を任意のLLMで容易に解釈可能な汎用ECG言語に変換する新しいECG符号化法ECG-aBcDeを紹介する。 ECG-aBcDeは、ECG言語と自然言語のハイブリッドデータセットを構築することにより、アーキテクチャの変更なしに事前訓練されたLLMを直接微調整し、"一度構築し、どこでも使える"機能を実現する。 さらに、ECG-aBcDeのECGとECG言語間の双方向変換により、ECG信号から注目ヒートマップを抽出し、解釈可能性を大幅に向上させることができる。 最後に、ECG-aBcDeは時間スケールの情報を明示的に表現し、Transformerの制限を緩和する。 本研究は,LLMとECG分析を統合するための新しいパラダイムを提案する。 既存の手法と比較して,提案手法はROUGE-LとMETEORの競合性能を実現する。 BLEU-4では、それぞれ2.8倍と3.9倍のインデータセットとクロスデータセットの評価を行い、42.58点と30.76点に達した。 これらの結果は、新しいパラダイムの実現可能性の強い証拠となる。

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