ProMedTS: A Self-Supervised, Prompt-Guided Multimodal Approach for Integrating Medical Text and Time Series

📄 arXiv: 2502.13509v2 📥 PDF

作者: Shuai Niu, Jing Ma, Hongzhan Lin, Liang Bai, Zhihua Wang, Wei Bi, Yida Xu, Guo Li, Xian Yang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-02-19 (更新: 2025-06-15)

备注: This paper is accepted by ACL2025(Findings)

💡 一句话要点

ProMedTS：一种自监督提示引导的多模态方法，用于整合医学文本和时间序列数据

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态融合 医学文本 时间序列 自监督学习 提示学习 疾病诊断 临床应用

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效整合医学领域中结构化的时间序列数据和非结构化的临床文本信息，阻碍了临床决策支持系统的发展。
  2. ProMedTS利用轻量级异常检测生成异常描述作为提示，引导时间序列数据编码，并与文本表示在共享空间对齐，实现异构数据融合。
  3. 在疾病诊断任务上，ProMedTS优于现有方法，证明了其在整合医学文本和时间序列数据方面的有效性，为临床应用提供了新思路。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在视觉-语言任务中表现出了卓越的性能，但它们在医学领域的应用仍有待探索，特别是将结构化时间序列数据与非结构化临床笔记相结合的应用。在临床实践中，动态时间序列数据（如实验室测试结果）捕捉了关键的时间模式，而临床笔记提供了丰富的语义背景。由于连续信号和离散文本之间固有的差异，合并这些模态具有挑战性。为了弥合这一差距，我们引入了ProMedTS，这是一个新颖的自监督多模态框架，它采用提示引导学习来统一这些异构数据类型。我们的方法利用轻量级异常检测来生成作为提示的异常描述，引导原始时间序列数据编码为信息丰富的提示嵌入。这些提示嵌入在共享潜在空间中与文本表示对齐，在保留细粒度时间细微差别的同时，也保留了语义见解。此外，我们的框架还结合了定制的自监督目标，以增强模态内和模态间的对齐。我们使用真实世界的数据集在疾病诊断任务上评估ProMedTS，结果表明我们的方法始终优于最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决医学领域中，如何有效整合非结构化的临床文本（如临床笔记）和结构化的时间序列数据（如实验室检测结果）的问题。现有方法难以捕捉时间序列数据中的细粒度时间模式，并且难以将连续信号和离散文本进行有效对齐，导致多模态信息融合效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用自监督学习和提示引导学习，将时间序列数据编码为信息丰富的提示嵌入，并与文本表示在共享潜在空间中对齐。通过异常检测生成异常描述作为提示，引导时间序列编码器关注关键的时间模式，从而实现异构数据的有效融合。

技术框架：ProMedTS框架主要包含以下几个模块：1) 时间序列编码器：用于将原始时间序列数据编码为向量表示。2) 异常检测模块：用于检测时间序列中的异常，并生成相应的异常描述。3) 提示生成模块：将异常描述转换为提示嵌入。4) 文本编码器：用于将临床文本编码为向量表示。5) 对齐模块：将提示嵌入和文本表示在共享潜在空间中对齐。框架通过自监督学习目标，优化各个模块的参数，最终实现多模态信息的有效融合。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了基于提示引导的自监督多模态学习框架ProMedTS。该框架利用轻量级异常检测生成异常描述作为提示，引导时间序列数据的编码，从而有效地捕捉了时间序列数据中的细粒度时间模式。此外，该框架还设计了定制的自监督目标，以增强模态内和模态间的对齐。

关键设计：异常检测模块采用了一种轻量级的异常检测算法，例如基于重构误差的自编码器。提示生成模块将异常描述转换为提示嵌入，可以使用预训练的语言模型（如BERT）进行编码。对齐模块使用对比学习损失函数，例如InfoNCE损失，来增强提示嵌入和文本表示之间的对齐。时间序列编码器可以使用Transformer或者LSTM等模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ProMedTS在疾病诊断任务上 consistently 优于 state-of-the-art 的方法。具体性能数据和提升幅度在论文中给出，证明了 ProMedTS 在整合医学文本和时间序列数据方面的有效性，以及提示引导学习在多模态医学数据融合中的潜力。

🎯 应用场景

ProMedTS可应用于多种临床场景，例如疾病诊断、预后预测、患者风险评估等。通过整合临床文本和时间序列数据，ProMedTS能够提供更全面、更准确的临床信息，辅助医生进行决策，提高医疗质量和效率。未来，该方法还可以扩展到其他医学领域，例如基因组学、影像学等，实现更广泛的多模态数据融合。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have shown remarkable performance in vision-language tasks, but their application in the medical field remains underexplored, particularly for integrating structured time series data with unstructured clinical notes. In clinical practice, dynamic time series data, such as lab test results, capture critical temporal patterns, while clinical notes provide rich semantic context. Merging these modalities is challenging due to the inherent differences between continuous signals and discrete text. To bridge this gap, we introduce ProMedTS, a novel self-supervised multimodal framework that employs prompt-guided learning to unify these heterogeneous data types. Our approach leverages lightweight anomaly detection to generate anomaly captions that serve as prompts, guiding the encoding of raw time series data into informative prompt embeddings. These prompt embeddings are aligned with textual representations in a shared latent space, preserving fine-grained temporal nuances alongside semantic insights. Furthermore, our framework incorporates tailored self-supervised objectives to enhance both intra- and inter-modal alignment. We evaluate ProMedTS on disease diagnosis tasks using real-world datasets, and the results demonstrate that our method consistently outperforms state-of-the-art approaches.