論文の概要: DeMMO: Longitudinal and Cross-Disease Modelling of Digital Mobility Outcomes via Multi-Task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.25073v1
• Date: Tue, 25 Aug 2026 19:07:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-27 14:15:15.41903
• Title: DeMMO: Longitudinal and Cross-Disease Modelling of Digital Mobility Outcomes via Multi-Task Learning
• Title（参考訳）: DeMMO:マルチタスク学習によるディジタルモビリティ成果の縦・横方向モデリング
• Abstract要約: 縦長・多相・マルチアウトカム学習のためのフレームワークであるDeMMOを提案する。 DeMMOは、縦方向のDMO係数行列により、各疾患のアウトカム目標を表す。 我々は、最近リリースされた大規模マルチ中心モビライズ-Dデータセット上でDeMMOを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.318710451121123
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Digital mobility outcomes (DMOs) derived from wearable sensors characterise mobility in daily life and offer a promising means of monitoring disease progression. Yet most DMO studies examine one disease at one visit; they do not model how multivariate DMO relationships with multiple clinical outcomes evolve jointly across diseases. Technically, existing temporal multi-task frameworks can model progression within an individual disease, but they do not jointly model multiple prediction outcomes across diseases, particularly when disease cohorts do not share participants. To address these gaps, we propose DeMMO, an interpretable framework for longitudinal, multi-disease, and multi-outcome learning. DeMMO represents each disease-outcome objective by a longitudinal DMO coefficient matrix and combines temporal regularisation with stable and visit-specific feature selection. Its central technical contribution is an automatic cross-disease and cross-outcome relation-learning mechanism that learns signed relations directly from these longitudinal mappings, enabling selective information sharing without paired participants. We evaluate DeMMO on the recently released, large-scale, multicentre Mobilise-D dataset, which provides a new opportunity to study 24 harmonised real-world DMOs over five visits across multiple mobility-limiting conditions. Against nine strong linear, longitudinal, and deep-regression baselines, DeMMO achieves the best overall and outcome-specific prediction performance, with significant improvements over the strongest baselines. Stability selection further identifies reliable longitudinal DMO patterns for subsequent clinical validation and disease monitoring. The implementation code and experimental results are available at https://github.com/menghui-zhou/DeMMO.
• Abstract（参考訳）: ウェアラブルセンサによるデジタルモビリティ成果(DMO)は、日常生活におけるモビリティを特徴付け、疾患の進行をモニタリングする有望な手段を提供する。 しかし、ほとんどのDMO研究は1回の訪問で1つの疾患を調査するが、複数の臨床結果との多変量DMO関係が疾患間でどのように発展するかはモデル化していない。 技術的には、既存の時間的マルチタスクフレームワークは、個々の疾患内の進行をモデル化することができるが、特に疾患コホートが参加者を共有しない場合に、疾患全体にわたる複数の予測結果を共同でモデル化することはない。 これらのギャップに対処するために、縦長・多相・マルチアウトカム学習のための解釈可能なフレームワークであるDeMMOを提案する。 DeMMOは、縦方向のDMO係数行列によって各疾患のアウトカム目標を表現し、時間的正規化と安定した特徴選択と、訪問固有の特徴選択を結合する。 その中心となる技術的貢献は、これらの長手マッピングから直接署名された関係を学習し、ペアの参加者なしで選択的な情報共有を可能にする、自動的なクロスディスリーズとクロスアウトの関係学習メカニズムである。 我々は、最近リリースされた大規模なマルチ中心モビライズ-Dデータセット上でDeMMOを評価し、複数のモビリティ制限条件をまたいだ5回の訪問で24個の実世界のDMOを調和させる新しい機会を提供する。 9つの強い線形、縦、深部回帰のベースラインに対して、DeMMOは最強のベースラインよりも大幅に改善され、総合的および結果特異的な予測性能が最高である。 安定性の選択は、その後の臨床検証と疾患モニタリングのための信頼性のある経時的DMOパターンを同定する。 実装コードと実験結果はhttps://github.com/menghui-zhou/DeMMOで公開されている。

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