A Vector-Quantized Foundation Model for Patient Behavior Monitoring
作者: Rodrigo Oliver, Josué Pérez-Sabater, Leire Paz-Arbaizar, Diego Herrero-Quevedo, Antonio Artés-Rodríguez, Alejandro Lancho, Pablo M. Olmos
分类: cs.LG
发布日期: 2025-03-19 (更新: 2025-09-11)
备注: 10 pages (32 with references and supplementary material). Submitted to Elsevier's journal on Artificial Intelligence in Medicine
💡 一句话要点
提出基于向量量化的行为监测基础模型，用于患者行为分析与风险评估。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 患者行为监测 基础模型 向量量化 变分自编码器 自杀风险评估 情绪状态预测 可穿戴设备 智能医疗
📋 核心要点
- 现有基础模型在医疗健康领域的应用受限，特别是利用个人数字设备进行患者行为监测方面潜力未被充分挖掘。
- 论文提出基于向量量化的变分自编码器，旨在处理智能手机和可穿戴设备产生的异构、多源且高缺失率的患者行为数据。
- 实验表明，该模型在自杀风险评估和情绪状态预测等下游任务中表现出色，无需微调即可在不同临床队列上应用。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的基础模型，该模型基于改进的向量量化变分自编码器，专门用于处理来自智能手机和可穿戴设备的真实世界数据，以进行患者行为监测。这些数据通常是异构的、多源的，并且经常表现出高缺失率，这带来了独特的挑战。该模型利用离散潜在表示，在不同的临床队列上有效执行两项下游任务：自杀风险评估和情绪状态预测，而无需进行微调。研究还强调了离散和连续潜在结构之间存在权衡，表明混合模型可能是平衡各种监督和无监督任务准确性的最佳选择。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法难以有效处理来自智能手机和可穿戴设备的患者行为数据，这些数据具有异构性、多源性和高缺失率等特点。传统的基础模型在处理此类复杂数据时，泛化能力和鲁棒性不足，难以直接应用于下游任务。
核心思路：论文的核心思路是利用向量量化变分自编码器（VQ-VAE）学习患者行为数据的离散潜在表示。通过将连续的潜在空间离散化，模型能够更好地捕捉数据的本质特征，并提高对噪声和缺失数据的鲁棒性。这种离散表示有助于模型在不同的临床队列之间进行泛化，从而实现零样本迁移。
技术框架：该模型主要包含编码器、向量量化层和解码器三个模块。编码器将原始的患者行为数据映射到连续的潜在空间。向量量化层将连续的潜在向量映射到离散的码本索引。解码器则根据离散的码本索引重构原始数据。整个框架通过变分自编码器的训练方式进行优化，目标是最小化重构误差和量化损失。
关键创新：该论文的关键创新在于将向量量化技术应用于患者行为监测领域，并构建了一个适用于处理异构、多源和高缺失率数据的基础模型。与传统的连续潜在空间模型相比，该模型能够更好地捕捉数据的离散特征，并提高模型的泛化能力和鲁棒性。此外，论文还探讨了离散和连续潜在结构之间的权衡，为未来混合模型的开发提供了思路。
关键设计：向量量化层是该模型的关键组成部分，它包含一个可学习的码本，用于将连续的潜在向量映射到离散的码本索引。量化损失采用最小化潜在向量与最近邻码本向量之间的距离来实现。解码器采用卷积神经网络结构，用于根据离散的码本索引重构原始数据。损失函数包括重构损失和量化损失，通过联合优化这两个损失函数，可以使模型学习到有效的离散潜在表示。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该模型在自杀风险评估和情绪状态预测两项下游任务中表现出色，无需微调即可在不同的临床队列上取得良好的性能。这表明该模型具有很强的泛化能力和鲁棒性。此外，研究还发现离散和连续潜在结构之间存在权衡，为未来混合模型的开发提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于患者行为监测、心理健康评估、疾病风险预测等领域。通过分析智能手机和可穿戴设备收集的数据，可以实现对患者行为的早期预警和干预，从而提高医疗服务的质量和效率。该模型还可用于个性化健康管理，为患者提供定制化的健康建议和干预方案。未来，该模型有望成为智能医疗领域的重要组成部分。
📄 摘要（原文）
Foundation models have achieved remarkable success across various domains, yet their adoption in healthcare remains limited. While significant advances have been made in medical imaging, genetic biomarkers, and time series from electronic health records, the potential of foundation models for patient behavior monitoring through personal digital devices remains underexplored. The data generated by these devices are inherently heterogeneous, multisource, and often exhibit high rates of missing data, posing unique challenges. This paper introduces a novel foundation model based on a modified vector quantized variational autoencoder, specifically designed to process real-world data from smartphones and wearable devices. We leveraged the discrete latent representation of this model to effectively perform two downstream tasks, suicide risk assessment and emotional state prediction, on different held-out clinical cohorts without the need of fine-tuning. We also highlight the existence of a trade-off between discrete and continuous latent structures, suggesting that hybrid models may be optimal for balancing accuracy across various supervised and unsupervised tasks.