論文の概要: Wearable Foundation Models Should Go Beyond Static Encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19564v1
• Date: Fri, 20 Mar 2026 02:11:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 19:48:38.941042
• Title: Wearable Foundation Models Should Go Beyond Static Encoders
• Title（参考訳）: ウェアラブルファウンデーションモデルは静的エンコーダを超えるべき
• Authors: Yu Yvonne Wu, Yuwei Zhang, Hyungjun Yoon, Ting Dang, Dimitris Spathis, Tong Xia, Qiang Yang, Jing Han, Dong Ma, Sung-Ju Lee, Cecilia Mascolo,
• Abstract要約: ウェアラブル基礎モデル(WFM)は、短期的、明確に定義された健康モニタリングタスクにおいて、強力なパフォーマンスを示している。 既存のほとんどのWFMは、短い時間ウィンドウを静的エンコーダを介して事前に定義されたラベルにマップする。 我々は、WFMは静的エンコーダを超えて、縦断的、予想される健康推論のために明示的に設計されなければならないと論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.85245258784172
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Wearable foundation models (WFMs), trained on large volumes of data collected by affordable, always-on devices, have demonstrated strong performance on short-term, well-defined health monitoring tasks, including activity recognition, fitness tracking, and cardiovascular signal assessment. However, most existing WFMs primarily map short temporal windows to predefined labels via static encoders, emphasizing retrospective prediction rather than reasoning over evolving personal history, context, and future risk trajectories. As a result, they are poorly suited for modeling chronic, progressive, or episodic health conditions that unfold over weeks, months or years. Hence, we argue that WFMs must move beyond static encoders and be explicitly designed for longitudinal, anticipatory health reasoning. We identify three foundational shifts required to enable this transition: (1) Structurally rich data, which goes beyond isolated datasets or outcome-conditioned collection to integrated multimodal, long-term personal trajectories, and contextual metadata, ideally supported by open and interoperable data ecosystems; (2) Longitudinal-aware multimodal modeling, which prioritizes long-context inference, temporal abstraction, and personalization over cross-sectional or population-level prediction; and (3) Agentic inference systems, which move beyond static prediction to support planning, decision-making, and clinically grounded intervention under uncertainty. Together, these shifts reframe wearable health monitoring from retrospective signal interpretation toward continuous, anticipatory, and human-aligned health support.
• Abstract（参考訳）: ウェアラブルファウンデーションモデル(WFM)は、安価な常時オンのデバイスで収集された大量のデータに基づいてトレーニングされ、活動認識、フィットネストラッキング、心血管信号評価など、短期的、明確に定義された健康モニタリングタスクにおいて、強力なパフォーマンスを示している。 しかしながら、既存のほとんどのWFMは、個人の歴史、状況、将来のリスク軌跡を推論するよりも、振り返り予測を強調するために、主に静的エンコーダを通じて定義されたラベルに短い時間窓をマッピングする。 結果として、数週間、数ヶ月、または数年にわたって広がる慢性、進行、またはてんかんの健康状態のモデリングには適していない。 したがって、WFMは静的エンコーダを超えて、縦長で予測可能な健康推論のために明示的に設計されなければならないと論じる。 この移行を実現する上で必要となる3つの基本的シフトは,(1)孤立したデータセットや結果条件の収集を超えて,オープンで相互運用可能なデータエコシステムによって理想的にサポートされた,統合されたマルチモーダル,長期的個人的トラジェクトリ,およびコンテキスト的メタデータへと移行する構造的リッチなデータ,(2)長期コンテキスト推論,時間的抽象化,横断的あるいは人口レベルの予測よりも個人化を優先する経時的マルチモーダルモデリング,(3)不確実性の下での計画,意思決定,臨床的な介入を支援するための静的予測を超えたエージェント推論システムである。 これらのシフトは、ウェアラブルの健康モニタリングを、振り返り信号の解釈から、継続的、予測的、そして人間による健康サポートへと再構成する。

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