ADAPT: Ein neuer Ansatz für multimodale Daten im Gesundheitswesen

In den letzten Jahren haben Forscher untersucht, wie man verschiedene Datentypen im medizinischen Bereich kombinieren kann. Diese Kombination beinhaltet oft, Bilder oder Videos zusammen mit anderen Gesundheitsinformationen wie biomedizinischen Signalen oder Patientenakten zu verwenden. Es gibt aber noch Herausforderungen. Ein grosses Problem ist herauszufinden, wie man die Wichtigkeit jedes Datentyps ausbalanciert, besonders wenn nicht viel davon verfügbar ist. Ein weiteres Problem ist der Umgang mit Situationen, in denen einige Datentypen fehlen. Dieser Artikel stellt ein neues System namens ADAPT vor, was für Anchored Multimodal Physiological Transformer steht. Dieses System zielt darauf ab, diese Probleme zu lösen und zu verbessern, wie wir Veränderungen im physischen Zustand von Menschen erkennen.

#Die Bedeutung der Überwachung physiologischer Veränderungen

Es ist wichtig, wie Menschen auf äussere Reize wie Stress oder physische Kräfte reagieren, um ihr Wohlbefinden zu gewährleisten. Stress kann aus verschiedenen Herausforderungen im Leben entstehen und sowohl die mentale als auch die physische Gesundheit beeinträchtigen. Zum Beispiel erleben Piloten beim Fliegen hohe Kräfte, die ihr Bewusstsein beeinflussen können. Ausserdem stellt Müdigkeit beim Fahren eine echte Gefahr auf der Strasse dar. Verschiedene Sensoren können diese physiologischen Veränderungen durch Videos, Geräusche oder biomedizinische Signale wie Herzfrequenzmessungen erfassen. Allerdings können während der Schulung und Tests einige dieser Datentypen fehlen.

#Herausforderungen bei fehlenden Daten

Der Umgang mit fehlenden Daten ist eine grosse Herausforderung im multimodalen Lernen, insbesondere in der medizinischen Bildgebung. Es gibt verschiedene Gründe, warum einige Datentypen nicht verfügbar sein können, sei es aus Datenschutzgründen oder aufgrund von Schwierigkeiten beim Sammeln der Informationen. Mehrere bestehende Methoden haben versucht, dieses Problem zu lösen, haben aber oft ihre Einschränkungen. Einige Methoden verlassen sich zu sehr auf verfügbare Datentypen, was zu einer schlechten Leistung führen kann, wenn wichtige Daten fehlen. Andere Ansätze funktionieren möglicherweise nicht gut, wenn man versucht, mehr als zwei Datentypen zu kombinieren, und einige erfordern, dass alle Datentypen dieselben Dimensionen haben, was es schwierig macht, mit unterschiedlichen Typen zu arbeiten.

#Einführung von ADAPT

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, präsentieren wir ADAPT, ein System, das effektiv arbeitet, selbst wenn einige Datentypen fehlen. ADAPT hat zwei Hauptteile. Der erste Teil bringt alle Datentypen auf einen gemeinsamen Bezugspunkt, genannt Anker. Dieser Anker ist der Datentyp, der die meisten Informationen liefert. Indem alle anderen Typen auf diesen Anker ausgerichtet werden, können wir eine kombinierte Darstellung erstellen, die die relevanten Informationen aus allen Quellen erfasst.

Der zweite Teil von ADAPT ist ein Transformer-Modell, das diese Darstellungen miteinander verknüpft. Dieses Modell kann mit fehlenden Daten umgehen, indem es sich auf die verfügbaren Datentypen konzentriert. Wenn ein erwarteter Input nicht vorhanden ist, kann das Modell ihn ausblenden, sodass es trotzdem nützliche Informationen bereitstellen kann.

#Anwendungen im echten Leben

ADAPT wurde in zwei realen Situationen getestet: Stress bei Teilnehmern zu erkennen, der durch bestimmte Ereignisse ausgelöst wurde, und Piloten zu überwachen, die aufgrund der körperlichen Kräfte, die sie erleben, möglicherweise das Bewusstsein verlieren. Wir haben umfangreiche Tests mit zwei verschiedenen Datensätzen für diese Anwendungen durchgeführt.

#Methodik

#Überblick über die Datensätze

1. StressID: Dieser Datensatz wird verwendet, um Stresslevel durch physiologische Reaktionen zu identifizieren, die über Elektrokardiogramme (EKG), Hautleitfähigkeit, Atemmuster, Audio und Videos erfasst werden. Der Datensatz umfasst separate Trainings-, Validierungs- und Testaufteilungen.

2. Loss Of Consciousness (LOC): Dieser Datensatz enthält Daten, die während der Schulung von Flugpersonal gesammelt wurden. Er umfasst Videos und biomedizinische Sensordaten wie EKG und Muskelaktivitätsaufzeichnungen. Die Trainings- und Testdaten werden basierend auf einzigartigen Teilnehmer-IDs aufgeteilt.

#Umgang mit fehlenden Daten

Beide Datensätze haben Fälle von fehlenden Daten. Zum Beispiel fehlen im StressID-Datensatz etwa 18% der Videoaufzeichnungen und 46% der Audioaufzeichnungen. Im LOC-Datensatz fehlen in 90% der Fälle Videos. Zu verstehen, wie ADAPT mit diesen fehlenden Modalitäten umgeht, ist entscheidend für seine Effektivität.

#Bewertungsmetriken

Um die Leistung von ADAPT zu bewerten, verwenden wir mehrere Metriken, einschliesslich ausgewogener Genauigkeit, gewichteter F1-Score, echte positive Raten und echte negative Raten. Diese Metriken helfen sicherzustellen, dass wir die Leistung fair bewerten können, besonders in Szenarien, in denen die Ergebnisse unausgewogen sein können.

#Implementierungsdetails

ADAPT arbeitet in zwei Hauptphasen. Zuerst bringt das System die verschiedenen Datentypen über einen kontrastiven Lernansatz in Einklang, bei dem der Anker-Typ als Referenz dient. Zweitens werden die kombinierten Merkmale in den Transformer eingespeist, der die Daten verarbeitet und fehlende Eingaben berücksichtigt.

#Ergebnisse

#Vergleich mit anderen Methoden

In unseren Tests hat ADAPT besser abgeschnitten als bestehende Methoden in Szenarien, wo alle Datentypen verfügbar waren. Für den StressID-Datensatz zeigte ADAPT eine signifikante Verbesserung gegenüber Methoden, die einfach unimodale Daten kombiniert haben, und erreichte eine höhere Genauigkeit bei der Identifizierung von Stresslevels. Ebenso erzielte ADAPT für den LOC-Datensatz, obwohl Videodaten in der Praxis entscheidend sind, eine starke Leistung trotz des Fehlens von Videoeingaben.

#Robustheit gegenüber fehlenden Modalitäten

ADAPTs Fähigkeit, mit fehlenden Daten umzugehen, ist eines seiner herausragenden Merkmale. Indem wir ein oder zwei Datentypen aus den Testproben entfernt haben, stellte sich heraus, dass ADAPT weiterhin effektiv arbeiten konnte, was seine Flexibilität verdeutlicht. Selbst wenn sowohl Video- als auch Sichtfelddaten nicht verfügbar waren, behielt ADAPT wettbewerbsfähige Werte bei, was auf seine Stärke in realen Anwendungen hinweist.

#Erforschung der Komponenten von ADAPT

#Einfluss des Ankers

Eines der wichtigsten Ergebnisse unserer Experimente ist die Bedeutung der Anker-Auswahl. Die Verwendung von Videos als Anker lieferte die besten Ergebnisse, insbesondere für den LOC-Datensatz. Wenn andere Datentypen wie Audio als Anker verwendet wurden, fiel die Leistung deutlich ab. Das unterstreicht die Bedeutung, den informativsten Datentyp als Anker für optimale Ergebnisse zu wählen.

#Merkmalskonfiguration und Fusion

Wir haben auch untersucht, wie die Kombination verschiedener Datentypen die Ergebnisse beeinflusst. Im Vergleich zu traditionellen Fusionsmethoden führte ADAPTs Art, Merkmale einzubetten, zu bemerkenswerten Verbesserungen in der Genauigkeit. Das Design von ADAPT, das sowohl Ankerung als auch effektive Fusion beinhaltet, verbessert seine Fähigkeiten in verschiedenen Aufgaben.

#Fazit

In diesem Artikel wurde ADAPT vorgestellt, ein neues Framework, das entwickelt wurde, um mit Daten aus mehreren Quellen zu arbeiten, selbst bei fehlenden Eingaben. Durch umfangreiche Tests bei Aufgaben zur Erkennung physiologischer Veränderungen hat ADAPT seine Effektivität und Robustheit unter Beweis gestellt. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass ADAPT wertvolle Einblicke in realen Szenarien bieten kann, insbesondere in Bereichen wie Gesundheitswesen und Sicherheit.

Wenn wir weitermachen, könnten weitere Anwendungen von ADAPT in anderen medizinischen Aufgaben den Weg für bessere Überwachungs- und Reaktionssysteme ebnen. Zukünftige Forschungen könnten die Verfeinerung des Systems und die Implementierung in verschiedenen klinischen Einstellungen untersuchen, um zu verbessern, wie wir menschliche physiologische Reaktionen bewerten und verstehen.