Assessing Foundation Models’ Transferability to Physiological Signals in Precision Medicine

要約

精密医療の成功には、異種の患者集団にわたる多様な生理学的信号を効果的に処理し、解釈できる計算モデルが必要です。
基盤モデルは、さまざまな領域にわたって顕著な伝達能力を実証していますが、精密医療にとって重要な個人固有の生理学的信号の処理におけるその有効性は、ほとんど解明されていないままです。
この研究では、医療現場における基礎モデルの転送機能を迅速かつ効率的に評価するための体系的なパイプラインを導入しています。
当社のパイプラインは 3 段階のアプローチを採用しています。
まず、生理学的シミュレーション ソフトウェアを活用して、特にデータが不足している病状に焦点を当てた、臨床に関連した多様なシナリオを生成します。
このシミュレーションベースのアプローチにより、目標を絞った能力評価とその後のモデルの微調整の両方が可能になります。
次に、パイプラインはこれらのシミュレートされた信号を基礎モデルに投影して埋め込みを取得し、線形手法を使用して評価します。
この評価は、生理的特徴の独立性、時間的ダイナミクスの保存、医療シナリオの区別という 3 つの重要な側面を捉えるモデルの能力を定量化します。
最後に、パイプラインは、特定の下流医療タスクを通じてこれらの表現を検証します。
Moirai 時系列基礎モデルでのパイプラインの初期テストでは、特徴量のもつれ、時間ダイナミクスの歪み、シナリオ識別の低下など、生理学的信号処理における重大な制限が明らかになりました。
これらの調査結果は、現在の基盤モデルは、臨床現場に展開する前に、大幅なアーキテクチャの変更または対象を絞った微調整が必​​要になる可能性があることを示唆しています。

要約(オリジナル)

The success of precision medicine requires computational models that can effectively process and interpret diverse physiological signals across heterogeneous patient populations. While foundation models have demonstrated remarkable transfer capabilities across various domains, their effectiveness in handling individual-specific physiological signals – crucial for precision medicine – remains largely unexplored. This work introduces a systematic pipeline for rapidly and efficiently evaluating foundation models’ transfer capabilities in medical contexts. Our pipeline employs a three-stage approach. First, it leverages physiological simulation software to generate diverse, clinically relevant scenarios, particularly focusing on data-scarce medical conditions. This simulation-based approach enables both targeted capability assessment and subsequent model fine-tuning. Second, the pipeline projects these simulated signals through the foundation model to obtain embeddings, which are then evaluated using linear methods. This evaluation quantifies the model’s ability to capture three critical aspects: physiological feature independence, temporal dynamics preservation, and medical scenario differentiation. Finally, the pipeline validates these representations through specific downstream medical tasks. Initial testing of our pipeline on the Moirai time series foundation model revealed significant limitations in physiological signal processing, including feature entanglement, temporal dynamics distortion, and reduced scenario discrimination. These findings suggest that current foundation models may require substantial architectural modifications or targeted fine-tuning before deployment in clinical settings.

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