EnECG: Efficient Ensemble Learning for Electrocardiogram Multi-task Foundation Model

📄 arXiv: 2511.22935v1 📥 PDF

作者: Yuhao Xu, Xiaoda Wang, Jiaying Lu, Sirui Ding, Defu Cao, Huaxiu Yao, Yan Liu, Xiao Hu, Carl Yang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-11-28

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出EnECG，利用高效集成学习实现心电图多任务基础模型，降低计算成本。

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

关键词: 心电图分析 集成学习 专家混合 低秩适应 多任务学习

📋 核心要点

  1. 现有ECG模型难以有效利用不同心脏异常间的关联性，且为多任务提取所有相关特征的模型开发面临挑战。
  2. EnECG通过集成多个专业基础模型，并采用专家混合机制学习集成权重，从而结合各模型的优势。
  3. EnECG采用轻量级LoRA微调策略，显著降低计算和内存成本，同时保持了强大的表征能力。

📝 摘要（中文）

心电图(ECG)分析在各种心血管疾病的早期检测、监测和管理中起着至关重要的作用。虽然现有的模型在ECG解释方面取得了显著的成功，但它们未能充分利用各种心脏异常之间的相互关联性。相反，开发一个能够提取所有相关特征以用于多个ECG任务的特定模型仍然是一个重大挑战。大规模基础模型虽然功能强大，但通常没有在ECG数据上进行预训练，这使得完全重新训练或微调的计算成本很高。为了解决这些挑战，我们提出了EnECG（基于专家混合的ECG多任务集成学习），这是一个基于集成的框架，它集成了多个专门的基础模型，每个模型都擅长ECG解释的不同方面。EnECG没有依赖于单个模型或单个任务，而是利用多个专门模型的优势来处理各种基于ECG的任务。为了减轻完全重新训练或微调的高计算成本，我们引入了一种轻量级的适应策略：将专用的输出层附加到每个基础模型，并将低秩适应(LoRA)仅应用于这些新添加的参数。然后，我们采用专家混合(MoE)机制来学习集成权重，有效地结合了各个模型的互补专业知识。我们的实验结果表明，通过最小化微调的范围，EnECG可以帮助降低计算和内存成本，同时保持基础模型的强大表示能力。该框架不仅增强了特征提取和预测性能，而且确保了实际临床应用的效率。代码可在https://github.com/yuhaoxu99/EnECG.git获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有心电图分析模型要么难以捕捉不同心脏异常之间的关联性，要么无法高效地为多个任务提取所有相关特征。大规模预训练模型虽然强大，但直接应用于心电图数据需要大量的计算资源进行重新训练或微调，这限制了其在实际临床应用中的可行性。

核心思路：EnECG的核心思路是利用集成学习的思想，将多个在不同ECG分析方面具有优势的预训练模型进行组合，从而综合利用它们的互补能力。通过专家混合（Mixture of Experts, MoE）机制，动态地为每个模型分配权重，使得模型能够根据输入数据的特点，选择最合适的专家进行预测。

技术框架：EnECG框架主要包含以下几个模块：1) 多个预训练的基础模型，每个模型擅长不同的ECG分析任务；2) 轻量级适配层，为每个基础模型添加专用的输出层，并使用LoRA进行微调；3) 专家混合模块，学习每个基础模型的权重，并将其输出进行加权组合。整体流程是：输入ECG数据，每个基础模型独立进行预测，专家混合模块根据输入数据动态调整每个模型的权重，最终输出加权组合的预测结果。

关键创新：EnECG的关键创新在于：1) 提出了基于专家混合的集成学习框架，能够有效结合多个预训练模型的优势；2) 采用了轻量级的LoRA微调策略，显著降低了计算成本，使得大规模预训练模型能够应用于心电图分析；3) 通过专家混合机制，实现了对不同ECG分析任务的动态适应。与现有方法的本质区别在于，EnECG不是依赖于单个模型或单个任务，而是利用多个专门模型的优势来处理各种基于ECG的任务。

关键设计：EnECG的关键设计包括：1) LoRA的秩(rank)的选择，需要在计算成本和模型性能之间进行权衡；2) 专家混合模块的权重学习策略，可以使用不同的损失函数和优化算法；3) 基础模型的选择，需要根据具体的ECG分析任务进行选择，以保证模型的多样性和互补性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EnECG通过轻量级微调和集成学习，在保持基础模型强大表征能力的同时，显著降低了计算和内存成本。实验结果表明，EnECG在多个ECG分析任务上取得了优异的性能，相较于传统方法，在特征提取和预测精度方面均有显著提升。具体性能数据和对比基线信息需要在论文中进一步查找。

🎯 应用场景

EnECG具有广泛的应用前景，可用于心血管疾病的早期检测、病情监测和个性化治疗方案制定。该框架能够有效降低计算成本，使其能够在资源受限的临床环境中部署。未来，EnECG可以扩展到其他医疗领域，例如脑电图(EEG)分析和医学图像处理。

📄 摘要（原文）

Electrocardiogram (ECG) analysis plays a vital role in the early detection, monitoring, and management of various cardiovascular conditions. While existing models have achieved notable success in ECG interpretation, they fail to leverage the interrelated nature of various cardiac abnormalities. Conversely, developing a specific model capable of extracting all relevant features for multiple ECG tasks remains a significant challenge. Large-scale foundation models, though powerful, are not typically pretrained on ECG data, making full re-training or fine-tuning computationally expensive. To address these challenges, we propose EnECG(Mixture of Experts-based Ensemble Learning for ECG Multi-tasks), an ensemble-based framework that integrates multiple specialized foundation models, each excelling in different aspects of ECG interpretation. Instead of relying on a single model or single task, EnECG leverages the strengths of multiple specialized models to tackle a variety of ECG-based tasks. To mitigate the high computational cost of full re-training or fine-tuning, we introduce a lightweight adaptation strategy: attaching dedicated output layers to each foundation model and applying Low-Rank Adaptation (LoRA) only to these newly added parameters. We then adopt a Mixture of Experts (MoE) mechanism to learn ensemble weights, effectively combining the complementary expertise of individual models. Our experimental results demonstrate that by minimizing the scope of fine-tuning, EnECG can help reduce computational and memory costs while maintaining the strong representational power of foundation models. This framework not only enhances feature extraction and predictive performance but also ensures practical efficiency for real-world clinical applications. The code is available at https://github.com/yuhaoxu99/EnECG.git.