論文の概要: FairTune: A Bias-Aware Fine-Tuning Framework Towards Fair Heart Rate Prediction from PPG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16491v1
• Date: Sat, 20 Sep 2025 01:42:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:15.819433
• Title: FairTune: A Bias-Aware Fine-Tuning Framework Towards Fair Heart Rate Prediction from PPG
• Title（参考訳）: FairTune: PPGによる心拍予測に向けたバイアス対応ファインチューニングフレームワーク
• Authors: Lovely Yeswanth Panchumarthi, Saurabh Kataria, Yi Wu, Xiao Hu, Alex Fedorov, Hyunjung Gloria Kwak,
• Abstract要約: ローカルデプロイメントのための微調整基盤モデルは、実用的でスケーラブルな戦略と見なされることが多い。 微調整は平均絶対誤差(80%まで)を大幅に削減するが、公平性ギャップを同時に広げることができる。 FairTuneはバイアス対応の微調整フレームワークで、3つの緩和戦略をベンチマークします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.706472230997956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Foundation models pretrained on physiological data such as photoplethysmography (PPG) signals are increasingly used to improve heart rate (HR) prediction across diverse settings. Fine-tuning these models for local deployment is often seen as a practical and scalable strategy. However, its impact on demographic fairness particularly under domain shifts remains underexplored. We fine-tune PPG-GPT a transformer-based foundation model pretrained on intensive care unit (ICU) data across three heterogeneous datasets (ICU, wearable, smartphone) and systematically evaluate the effects on HR prediction accuracy and gender fairness. While fine-tuning substantially reduces mean absolute error (up to 80%), it can simultaneously widen fairness gaps, especially in larger models and under significant distributional characteristics shifts. To address this, we introduce FairTune, a bias-aware fine-tuning framework in which we benchmark three mitigation strategies: class weighting based on inverse group frequency (IF), Group Distributionally Robust Optimization (GroupDRO), and adversarial debiasing (ADV). We find that IF and GroupDRO significantly reduce fairness gaps without compromising accuracy, with effectiveness varying by deployment domain. Representation analyses further reveal that mitigation techniques reshape internal embeddings to reduce demographic clustering. Our findings highlight that fairness does not emerge as a natural byproduct of fine-tuning and that explicit mitigation is essential for equitable deployment of physiological foundation models.
• Abstract（参考訳）: 光胸腺造影(PPG)信号などの生理的データに基づいて事前訓練された基礎モデルは、様々な設定で心拍数(HR)予測を改善するためにますます利用されている。 これらのモデルをローカルデプロイメント用に微調整することは、実用的でスケーラブルな戦略と見なされることが多い。 しかし、特に領域シフトの下での人口動態の公平性への影響は未解明のままである。 集中治療単位(ICU)データに基づいてトレーニングしたトランスフォーマーベース基礎モデル(PTG-GPT)を3つの異種データセット(ICU,ウェアラブル,スマートフォン)に微調整し,HR予測精度と性別フェアネスに与える影響を系統的に評価する。 微調整により平均絶対誤差(最大80%)が大幅に減少するが、特に大きなモデルでは、公平さのギャップを同時に広げることができ、分布特性の変化も大きい。 これを解決するために、FairTuneは、逆グループ周波数(IF)に基づくクラス重み付け、グループ分散ロバスト最適化(GroupDRO)、対向デバイアス(ADV)の3つの緩和戦略をベンチマークするバイアス対応の微調整フレームワークである。 IFとGroupDROは, 精度を損なうことなく, フェアネスギャップを著しく低減し, 展開領域によって有効性が変化することがわかった。 表現分析により、内部埋め込みを再構築し、人口クラスタリングを減らすことが明らかにされた。 本研究は, 公正性は微調整の自然副産物として現れず, 生理基盤モデルの公平な展開には明らかな緩和が不可欠であることを示す。

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