AI on the Pulse: Real-Time Health Anomaly Detection with Wearable and Ambient Intelligence

📄 arXiv: 2508.03436v1 📥 PDF

作者: Davide Gabrielli, Bardh Prenkaj, Paola Velardi, Stefano Faralli

分类: cs.LG

发布日期: 2025-08-05

💡 一句话要点

提出AI on the Pulse以解决实时健康异常检测问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 健康监测 异常检测 可穿戴设备 环境智能 个性化护理 时间序列模型 临床应用

📋 核心要点

  1. 现有方法在实时健康监测中面临持续标注的挑战，难以适应真实世界的应用场景。
  2. 论文提出的AI on the Pulse系统通过融合可穿戴传感器和环境智能，采用异常检测方法实现个性化健康监测。
  3. 实验结果显示，该系统在12种最先进的异常检测方法中表现优异，F1分数提升约22%，证明了其有效性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

我们介绍了AI on the Pulse，这是一个准备在现实世界中应用的异常检测系统，能够持续监测患者，融合可穿戴传感器、环境智能和先进的AI模型。该框架由最先进的通用时间序列模型UniTS驱动，能够自主学习每位患者独特的生理和行为模式，检测出潜在健康风险的微小偏差。与需要不切实际的持续标注的分类方法不同，我们的方法利用异常检测提供实时、个性化的警报，以便进行反应式家庭护理干预。我们的方案在12种最先进的异常检测方法中表现优异，在高保真医疗设备（如心电图）和消费级可穿戴设备上均展现出约22%的F1分数提升。AI on the Pulse的真正影响在于@HOME，已成功部署于持续的现实世界患者监测中。通过使用非侵入性、轻便的设备如智能手表，我们的系统证明了高质量健康监测在没有临床级设备的情况下也是可行的。除了检测，我们还通过集成大型语言模型（LLMs）增强了解释性，将异常分数转化为对医疗专业人员有意义的临床洞察。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决实时健康异常检测中的持续标注问题，现有分类方法在真实场景中难以应用。

核心思路：AI on the Pulse系统通过融合可穿戴传感器和环境智能，采用异常检测方法，能够实时监测患者的健康状态，提供个性化警报。

技术框架：该系统由多个模块组成，包括数据采集模块（可穿戴设备）、数据处理模块（UniTS模型）、异常检测模块和警报生成模块，形成一个闭环的监测系统。

关键创新：最重要的创新在于使用异常检测替代传统分类方法，避免了对持续标注的依赖，同时提高了监测的灵活性和实时性。

关键设计：系统采用UniTS模型进行时间序列数据的学习，设计了适应个体差异的损失函数和网络结构，以提高异常检测的准确性和解释性。

📊 实验亮点

实验结果表明，AI on the Pulse系统在12种最先进的异常检测方法中表现优异，F1分数提升约22%。该系统在高保真医疗设备和消费级可穿戴设备上均展现出良好的鲁棒性，证明了其在真实世界应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括家庭健康监测、老年人护理和慢性病管理等。通过使用非侵入性设备，AI on the Pulse能够在不依赖临床设备的情况下，实现高质量的健康监测，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We introduce AI on the Pulse, a real-world-ready anomaly detection system that continuously monitors patients using a fusion of wearable sensors, ambient intelligence, and advanced AI models. Powered by UniTS, a state-of-the-art (SoTA) universal time-series model, our framework autonomously learns each patient's unique physiological and behavioral patterns, detecting subtle deviations that signal potential health risks. Unlike classification methods that require impractical, continuous labeling in real-world scenarios, our approach uses anomaly detection to provide real-time, personalized alerts for reactive home-care interventions. Our approach outperforms 12 SoTA anomaly detection methods, demonstrating robustness across both high-fidelity medical devices (ECG) and consumer wearables, with a ~ 22% improvement in F1 score. However, the true impact of AI on the Pulse lies in @HOME, where it has been successfully deployed for continuous, real-world patient monitoring. By operating with non-invasive, lightweight devices like smartwatches, our system proves that high-quality health monitoring is possible without clinical-grade equipment. Beyond detection, we enhance interpretability by integrating LLMs, translating anomaly scores into clinically meaningful insights for healthcare professionals.