心电图(ECG)准,但你得停下动作、把手指按在表冠上才量得到;光体积描记图(PPG)方便,却一直被嫌不够精准。三星美国研究院(Samsung Research America)这次没有选边站,而是让两颗信号互相补课。
台北时间8月14日,据外媒Artificial Intelligence News报导,三星美国研究院旗下数字健康团队发表两款健康基础模型:xMAE 与 HiMAE,锁定手表等穿戴设备收集的心脏活动、睡眠与身体活动数据,用自监督学习从大量未标注信号中直接抓特征。
xMAE:让PPG学会ECG的时间差
xMAE 全名「生理感知遮罩跨模态重建生物信号表征学习」,做的事很具体——学习PPG和ECG之间的时间关系。团队用超过9,400小时的PPG与ECG数据做预训练,让模型记住两种信号在时间轴上如何对应。结果是,手表往后只靠平常就在量的PPG,就能反推出接近ECG等级的心血管特征,不必再叫用户停下来手动测一次心电图。三星说法是,xMAE在19项评估任务里有15项赢过现有的多模态方法,这篇论文也已被机器学习顶级会议ICML收录。






