A Unified AI Approach for Continuous Monitoring of Human Health and Diseases from Intensive Care Unit to Home with Physiological Foundation Models (UNIPHY+)

📄 arXiv: 2509.16348v1 📥 PDF

作者: Minxiao Wang, Saurabh Kataria, Juntong Ni, Timothy G. Buchman, Jocelyn Grunwell, Mark Mai, Wei Jin, Matthew Clark, Stephanie Brown, Michael Fundora, Puneet Sharma, Tony Pan, Sam Khan, Timothy Ruchti, Naveen Muthu, Kevin Maher, Sivasubramanium V Bhavani, Xiao Hu

分类: cs.AI

发布日期: 2025-09-19

💡 一句话要点

UNIPHY+：用于连续监测人类健康和疾病的统一生理基础模型

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生理基础模型 多模态学习 特征融合 知识蒸馏 健康监测

📋 核心要点

  1. 现有生理监测方法缺乏通用性和可扩展性，难以适应不同场景和个体差异。
  2. UNIPHY+通过生理基础模型，结合多模态学习、特征融合和知识蒸馏，实现跨场景的健康监测。
  3. 论文倡导在重症监护和动态监测等多种场景下测试UNIPHY+，验证其通用性和个性化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了UNIPHY+，一个统一的生理基础模型（physioFM）框架，旨在利用普遍可获得的生理数据，在不同的护理环境中实现对人类健康和疾病的连续监测。我们提出了新颖的策略，通过多模态学习、特征融合调优和知识蒸馏，在预训练、微调和轻量级模型个性化过程中整合上下文信息。我们提倡使用从重症监护到动态监测的广泛用例来测试UNIPHY+，以证明UNIPHY+可以支持通用、可扩展和个性化的生理人工智能，从而支持临床决策和长期健康监测。

🔬 方法详解

问题定义：现有生理监测系统通常针对特定场景设计，缺乏通用性和可扩展性。它们难以整合来自不同来源的生理数据，并且难以针对个体差异进行个性化调整。这限制了它们在不同护理环境中的应用，以及对长期健康监测的支持。

核心思路：UNIPHY+的核心思路是构建一个统一的生理基础模型（physioFM），该模型能够学习生理数据的通用表示，并能够通过多模态学习、特征融合和知识蒸馏等技术，适应不同的场景和个体差异。通过预训练、微调和轻量级模型个性化，UNIPHY+旨在实现跨场景的健康监测。

技术框架：UNIPHY+框架包含以下主要阶段：1) 预训练：使用大规模生理数据集预训练physioFM，学习生理数据的通用表示。2) 微调：针对特定任务和场景，使用少量标注数据对physioFM进行微调。3) 个性化：利用个体生理数据，通过轻量级模型个性化技术，调整physioFM的参数，以适应个体差异。该框架还包括多模态学习模块，用于整合来自不同来源的生理数据；特征融合调优模块，用于优化特征表示；以及知识蒸馏模块，用于将大型模型的知识迁移到小型模型。

关键创新：UNIPHY+的关键创新在于其统一的生理基础模型框架，该框架能够学习生理数据的通用表示，并能够通过多模态学习、特征融合和知识蒸馏等技术，适应不同的场景和个体差异。与现有方法相比，UNIPHY+具有更强的通用性、可扩展性和个性化能力。

关键设计：论文中提出了多种关键设计，包括：1) 用于整合上下文信息的多模态学习策略；2) 用于优化特征表示的特征融合调优技术；3) 用于将大型模型的知识迁移到小型模型的知识蒸馏方法；4) 轻量级模型个性化技术，用于调整physioFM的参数，以适应个体差异。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

由于论文摘要中没有提供具体的实验结果和性能数据，因此无法总结实验亮点。需要阅读全文才能了解UNIPHY+在不同场景下的性能表现，以及与现有方法的对比情况。

🎯 应用场景

UNIPHY+具有广泛的应用前景，可用于重症监护、远程医疗、可穿戴设备等领域。它可以帮助医生进行临床决策，例如早期诊断疾病、预测病情发展等。同时，它也可以用于长期健康监测，例如监测慢性病患者的生理指标、评估健康风险等。UNIPHY+有望提高医疗效率，改善患者的生活质量。

📄 摘要（原文）

We present UNIPHY+, a unified physiological foundation model (physioFM) framework designed to enable continuous human health and diseases monitoring across care settings using ubiquitously obtainable physiological data. We propose novel strategies for incorporating contextual information during pretraining, fine-tuning, and lightweight model personalization via multi-modal learning, feature fusion-tuning, and knowledge distillation. We advocate testing UNIPHY+ with a broad set of use cases from intensive care to ambulatory monitoring in order to demonstrate that UNIPHY+ can empower generalizable, scalable, and personalized physiological AI to support both clinical decision-making and long-term health monitoring.