《迈得兹大语言模型：利用大语言模型进行多模态医疗时间序列分析》

本文介绍了“迈得兹大语言模型”，这是一个利用大型语言模型进行多模态医疗时间序列分析的框架。

现代医学中，精准医疗和个性化决策支持工具需要综合分析多种患者数据，包括自由文本记录、电子病历和高频生理信号。然而，整合这些异构数据类型具有挑战性，传统机器学习和信号处理技术在处理复杂、高维数据时表现有限。

特别是，心电图（ECG）和呼吸波形等生理信号的分析需要高精度的模式识别和时间序列分析技术。传统方法在处理多变量时间序列数据时，难以捕捉到跨系统的复杂相互作用。

现有工作主要集中在单一数据类型和任务上，虽然转换模型架构的出现使得跨模态分析成为可能，但仍然需要繁琐的特征工程和对齐。

“迈得兹大语言模型”旨在利用大型语言模型在预训练过程中获得的知识和高级推理能力来解释多维、高频生理信号，并生成高保真输出。

“迈得兹大语言模型”的关键贡献：

●多模态框架：“迈得兹大语言模型”利用预训练的大语言模型来利用来自非结构化和半结构化数据的知识，并将其与高维时间序列信号相结合。

●协变量处理方法：“迈得兹大语言模型”设计了新颖的方法，更全面地捕捉时间序列中协变量之间的强相关性，并讨论了它们的各种适用性。

●文本提示增强：“迈得兹大语言模型”构建了包含患者特定信息、数据集描述、任务说明和样本统计信息的提示，所有这些信息都为提供的时间序列提供了语境。

●三个新的时间序列任务：“迈得兹大语言模型”在文本-时间序列融合大语言模型的领域中引入了三个新颖的时间序列任务：边界检测、语义分割和异常检测。

●优异的性能：“迈得兹大语言模型”在多个医学和非医学任务和数据集上，超越了最先进的模型或方法，包括基于转换器的模型、基于大语言模型的模型、传统时间序列分析模型和特定领域方法。

“迈得兹大语言模型”框架由四个核心组件组成：

●提示生成：通过构建包含数据集描述、任务描述、数据集统计信息摘要和患者特定信息的提示，为大语言模型提供必要的语境。

●时间序列嵌入：将时间序列数据分割成补丁，并使用补丁重新编程层将补丁嵌入与大语言模型的文本嵌入对齐，从而使大语言模型可以有效地利用原始时间序列数据。

●预训练的大语言模型：利用预训练的大语言模型来分析文本和时间序列数据。

●时间序列任务求解器：使用特定于任务的投影层和处理来解决选定的时间序列分析任务，例如边界检测、语义分割和异常检测。

“迈得兹大语言模型”的优势：

●利用大语言模型的知识和推理能力：“迈得兹大语言模型”利用大语言模型在预训练过程中获得的知识和推理能力，能够更好地理解时间序列数据中隐藏的模式。

●整合多模态数据：“迈得兹大语言模型”可以整合来自不同来源的数据，例如时间序列信号、临床记录和患者信息，从而提供更全面的患者状态信息。

●改善临床决策支持工具：“迈得兹大语言模型”能够为临床医生提供更准确的诊断、更有效的治疗方案和更优化的患者护理。

总之，“迈得兹大语言模型”作为一种创新的框架，成功地将大语言模型应用于医疗时间序列分析，通过整合多模态数据和预训练大语言模型的知识，提供了更准确、可操作和个性化的见解。这项工作为开发更精准、可操作的临床决策支持工具奠定了基础，有望显著改善患者治疗和临床结果。