BCG-FM：环境心脏健康传感的基础模型

可穿戴生物信号的基础模型在一系列临床任务中已经达到或超过了受监督的专家，但所有模型都依赖于需要用户故意操作的模式——佩戴设备或访问睡眠实验室。我们推出 BCG-FM，这是环境机械生物信号的第一个基础模型。嵌入床表面的压电传感器每晚记录心冲击描记图 (BCG)，无需用户费力；我们通过参与者级对比学习来预训练 BCG-FM，并使用来自 145,985 个人的总计 275 万小时的夜间录音，这是迄今为止最大的原始波形生物信号预训练语料库。冷冻 BCG-FM 嵌入在生物年龄估计方面实现了 3.26 年的 MAE（所有环境非接触方式报告的最低值），并在 15 种自我报告的健康状况和三个独立的外部队列中产生了临床相关的歧视。仅 500 个标记参与者的预训练表示优于在 3,372 个参与者上训练的完全监督基线，并且表示质量与对比批次大小呈对数线性关系。这些结果将环境纵向机械生物信号确立为健康基础模型的可行模式。