COMFORT: A Continual Fine-Tuning Framework for Foundation Models Targeted at Consumer Healthcare

📄 arXiv: 2409.09549v1 📥 PDF

作者: Chia-Hao Li, Niraj K. Jha

分类: cs.LG, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2024-09-14

备注: 25 pages, 10 figures. This work has been submitted to the ACM for possible publication

💡 一句话要点

COMFORT：面向消费医疗的Transformer基础模型持续微调框架

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 消费医疗 Transformer模型 持续学习 参数高效微调 可穿戴传感器 疾病检测 边缘计算

📋 核心要点

  1. 现有方法在智能医疗领域应用Transformer模型受限于数据可访问性和隐私问题，阻碍了其在疾病检测方面的潜力。
  2. COMFORT框架通过在健康人群生理信号上预训练Transformer模型，并采用参数高效微调方法，实现对下游疾病检测任务的适应。
  3. 实验结果表明，COMFORT在实现有竞争力的性能的同时，显著降低了内存开销，为边缘设备上的疾病检测提供了可能。

📝 摘要（中文）

可穿戴医疗传感器(WMSs)通过对用户生理信号的连续实时监测，正在革新智能医疗，尤其是在消费医疗领域。WMSs与现代机器学习(ML)的结合为高效的早期疾病检测提供了前所未有的解决方案。尽管Transformer在各个领域取得了成功，但由于数据可访问性和隐私方面的限制，它们在智能医疗等敏感领域的应用仍未得到充分探索。为了弥合基于Transformer的基础模型和基于WMS的疾病检测之间的差距，我们提出了COMFORT，一个面向消费医疗的基础模型的持续微调框架。COMFORT引入了一种新颖的方法，用于在仅从健康个体使用商用WMS收集的大型生理信号数据集上预训练基于Transformer的基础模型。我们采用掩码数据建模(MDM)目标来预训练这个健康基础模型。然后，我们使用各种参数高效微调(PEFT)方法(如低秩适应(LoRA)及其变体)对模型进行微调，使其适应各种依赖WMS数据的下游疾病检测任务。此外，COMFORT持续存储从PEFT算法获得的低秩分解矩阵，以构建用于多疾病检测的库。COMFORT库实现了边缘设备上可扩展且内存高效的疾病检测。实验结果表明，COMFORT实现了极具竞争力的性能，同时相对于传统方法，内存开销降低了高达52%。因此，COMFORT为消费医疗领域高效有效的早期疾病检测的个性化和主动解决方案铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决Transformer基础模型在消费医疗领域，特别是基于可穿戴医疗传感器(WMS)的疾病检测应用中，由于数据隐私和可访问性限制而难以有效微调的问题。现有方法通常需要大量标注数据进行微调，但在医疗领域获取此类数据成本高昂且涉及隐私风险。

核心思路：COMFORT的核心思路是首先利用大量健康人群的生理信号数据预训练一个通用的健康基础模型，然后采用参数高效微调(PEFT)方法，如LoRA，将该模型快速适应到不同的疾病检测任务。通过持续存储PEFT过程中的低秩分解矩阵，构建一个可扩展的多疾病检测库，从而实现边缘设备上的高效部署。

技术框架：COMFORT框架包含以下几个主要阶段：1) 预训练阶段：使用从健康个体收集的大量生理信号数据，采用掩码数据建模(MDM)目标预训练一个Transformer基础模型。2) 微调阶段：使用各种PEFT方法（如LoRA及其变体）将预训练模型微调到不同的下游疾病检测任务。3) 存储阶段：持续存储PEFT算法获得的低秩分解矩阵，构建一个用于多疾病检测的库。4) 部署阶段：将构建的疾病检测库部署到边缘设备上，实现可扩展且内存高效的疾病检测。

关键创新：COMFORT的关键创新在于：1) 提出了一个面向消费医疗的Transformer基础模型持续微调框架，解决了数据隐私和可访问性限制下的模型微调问题。2) 利用健康人群的生理信号数据进行预训练，为疾病检测任务提供了一个良好的初始化。3) 采用参数高效微调方法，降低了微调成本和存储开销。4) 构建了一个可扩展的多疾病检测库，实现了边缘设备上的高效部署。

关键设计：在预训练阶段，采用了掩码数据建模(MDM)作为预训练目标，迫使模型学习生理信号的内在表示。在微调阶段，采用了低秩适应(LoRA)及其变体，通过引入低秩矩阵来更新模型参数，从而减少了需要训练的参数数量。COMFORT框架还设计了持续存储低秩分解矩阵的机制，以便构建多疾病检测库。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，COMFORT框架在疾病检测任务上取得了极具竞争力的性能，同时相对于传统方法，内存开销降低了高达52%。这表明COMFORT在保证性能的同时，显著降低了模型的大小和计算复杂度，使其更适合在资源受限的边缘设备上部署。COMFORT的性能提升和内存开销降低，为消费医疗领域的疾病检测应用提供了新的可能性。

🎯 应用场景

COMFORT框架可应用于各种消费医疗场景，例如：利用智能手表等可穿戴设备进行早期疾病预警、个性化健康管理、远程患者监护等。该框架能够在保护用户隐私的前提下，实现高效的疾病检测，为用户提供主动的健康管理服务，并降低医疗成本。未来，COMFORT有望推动智能医疗的普及，提升人们的健康水平。

📄 摘要（原文）

Wearable medical sensors (WMSs) are revolutionizing smart healthcare by enabling continuous, real-time monitoring of user physiological signals, especially in the field of consumer healthcare. The integration of WMSs and modern machine learning (ML) enables unprecedented solutions to efficient early-stage disease detection. Despite the success of Transformers in various fields, their application to sensitive domains, such as smart healthcare, remains underexplored due to limited data accessibility and privacy concerns. To bridge the gap between Transformer-based foundation models and WMS-based disease detection, we propose COMFORT, a continual fine-tuning framework for foundation models targeted at consumer healthcare. COMFORT introduces a novel approach for pre-training a Transformer-based foundation model on a large dataset of physiological signals exclusively collected from healthy individuals with commercially available WMSs. We adopt a masked data modeling (MDM) objective to pre-train this health foundation model. We then fine-tune the model using various parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods, such as low-rank adaptation (LoRA) and its variants, to adapt it to various downstream disease detection tasks that rely on WMS data. In addition, COMFORT continually stores the low-rank decomposition matrices obtained from the PEFT algorithms to construct a library for multi-disease detection. The COMFORT library enables scalable and memory-efficient disease detection on edge devices. Our experimental results demonstrate that COMFORT achieves highly competitive performance while reducing memory overhead by up to 52% relative to conventional methods. Thus, COMFORT paves the way for personalized and proactive solutions to efficient and effective early-stage disease detection for consumer healthcare.