Wearable Foundation Models Should Go Beyond Static Encoders
作者: Yu Yvonne Wu, Yuwei Zhang, Hyungjun Yoon, Ting Dang, Dimitris Spathis, Tong Xia, Qiang Yang, Jing Han, Dong Ma, Sung-Ju Lee, Cecilia Mascolo
分类: cs.LG
发布日期: 2026-03-20
备注: 13 pages
💡 一句话要点
提出可穿戴设备基础模型新范式，突破静态编码器局限，实现长期健康推理。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 可穿戴设备 基础模型 长期健康推理 多模态建模 个性化健康 健康监测 时间序列分析 智能干预
📋 核心要点
- 现有可穿戴设备基础模型依赖静态编码器，无法有效处理长期、动态的健康状况。
- 论文提出面向长期健康推理的可穿戴设备基础模型新范式，强调数据、建模和推理的转变。
- 该研究旨在推动可穿戴设备在慢性病管理、风险预测和个性化干预方面的应用。
📝 摘要（中文）
可穿戴设备基础模型(WFMs)在短期、明确的健康监测任务中表现出色，例如活动识别、健身追踪和心血管信号评估。然而，现有WFMs主要通过静态编码器将短时窗数据映射到预定义标签，侧重于回顾性预测，而非基于个人历史、上下文和未来风险轨迹进行推理。这使得它们难以建模慢性、渐进或偶发性健康状况。因此，本文认为WFMs必须超越静态编码器，并显式地设计用于长期、预测性的健康推理。为此，需要三个基础性转变：(1)结构丰富的数据，超越孤立数据集或结果条件收集，转向整合多模态、长期个人轨迹和上下文元数据，并由开放互操作的数据生态系统支持；(2)纵向感知的多模态建模，优先考虑长上下文推理、时间抽象和个性化，而非横截面或人群层面的预测；(3)能动推理系统，从静态预测转向支持不确定性下的规划、决策和临床干预。这些转变将可穿戴健康监测从回顾性信号解释转变为持续、预测和以人为本的健康支持。
🔬 方法详解
问题定义：现有可穿戴设备基础模型主要依赖静态编码器，将短时间窗口的数据映射到预定义的标签，缺乏对长期个人健康历史、上下文信息以及未来风险轨迹的建模能力。这导致它们在处理慢性、渐进性或偶发性健康问题时表现不佳，无法提供有效的长期健康管理和预测。
核心思路：论文的核心思路是超越静态编码器，设计专门用于长期、预测性健康推理的可穿戴设备基础模型。这需要从数据、建模和推理三个方面进行根本性的转变，构建能够理解长期健康趋势、考虑个体差异并支持主动干预的智能系统。
技术框架：论文并未提出一个具体的模型架构，而是提出了一个高层次的框架，包含三个关键组成部分：1) 结构丰富的数据：整合多模态、长期个人轨迹和上下文元数据；2) 纵向感知的多模态建模：侧重于长上下文推理、时间抽象和个性化；3) 能动推理系统：支持不确定性下的规划、决策和临床干预。这个框架旨在指导未来可穿戴设备基础模型的设计和开发。
关键创新：论文最重要的创新在于提出了可穿戴设备基础模型的新范式，强调从静态编码器到长期健康推理的转变。这种转变要求模型能够处理结构化的、长期的多模态数据，进行个性化的健康风险评估，并支持主动的健康干预。与现有方法相比，该范式更注重对个体健康状况的动态理解和预测，而非简单的信号分类。
关键设计：论文并未提供具体的模型设计细节，而是提出了三个关键的设计方向。在数据方面，强调数据的整合和结构化，包括多模态数据、长期时间序列数据和上下文元数据。在建模方面，强调长上下文建模、时间抽象和个性化建模。在推理方面，强调能动推理，即模型不仅能预测健康风险，还能支持规划、决策和临床干预。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文是一篇综述和展望性质的文章，并没有提供具体的实验结果。其亮点在于提出了可穿戴设备基础模型发展的新方向，并指出了现有方法的局限性。通过强调长期健康推理的重要性，该研究为未来的可穿戴设备研究提供了新的思路和目标。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于慢性病管理、个性化健康风险预测、早期疾病预警、远程患者监护和智能健康干预等领域。通过构建能够理解长期健康趋势的可穿戴设备基础模型，可以为用户提供持续、主动和个性化的健康支持，从而改善健康状况和生活质量。未来，这些模型有望与医疗保健系统集成，为医生提供更全面的患者信息和决策支持。
📄 摘要（原文）
Wearable foundation models (WFMs), trained on large volumes of data collected by affordable, always-on devices, have demonstrated strong performance on short-term, well-defined health monitoring tasks, including activity recognition, fitness tracking, and cardiovascular signal assessment. However, most existing WFMs primarily map short temporal windows to predefined labels via static encoders, emphasizing retrospective prediction rather than reasoning over evolving personal history, context, and future risk trajectories. As a result, they are poorly suited for modeling chronic, progressive, or episodic health conditions that unfold over weeks, months or years. Hence, we argue that WFMs must move beyond static encoders and be explicitly designed for longitudinal, anticipatory health reasoning. We identify three foundational shifts required to enable this transition: (1) Structurally rich data, which goes beyond isolated datasets or outcome-conditioned collection to integrated multimodal, long-term personal trajectories, and contextual metadata, ideally supported by open and interoperable data ecosystems; (2) Longitudinal-aware multimodal modeling, which prioritizes long-context inference, temporal abstraction, and personalization over cross-sectional or population-level prediction; and (3) Agentic inference systems, which move beyond static prediction to support planning, decision-making, and clinically grounded intervention under uncertainty. Together, these shifts reframe wearable health monitoring from retrospective signal interpretation toward continuous, anticipatory, and human-aligned health support.