HuBERT-ECG as a self-supervised foundation model for broad and scalable cardiac applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The electrocardiogram (ECG) is a widely accessible tool for cardiovascular assessment, and the growing availability of ECG datasets has enabled the emergence of ECG foundation models. However, such foundation models often lack extensive evaluation across clinically heterogeneous downstream tasks extending beyond conventional rhythm and conduction analysis. We present HuBERT-ECG, a self-supervised foundation ECG model pre-trained on 9.1 million 12-lead ECGs from four countries and diverse patient populations, and evaluated through fine-tuning on 21 independent datasets spanning more than 1.6k diagnostic and prognostic targets across adults and paediatric cohorts, including single-lead settings. These tasks cover conditions for which the ECG is the primary diagnostic modality, provides supportive but non-definitive diagnostic information, or enables acute-care prediction and prognostic modelling. Available in three model sizes to characterise scaling behaviour and support diverse computational constraints, HuBERT-ECG achieves AUROC ranging from 84% to 99% on ECG-primary diagnostic tasks, 76% to 97% on supportive diagnostic tasks, 74% to 91% on prognostic prediction tasks, and 88% to 92% on single-lead ECG benchmarks. Moreover, a large-scale multitask fine-tuning across 2.4 million subjects and 164 tasks simultaneously shows that AUROC further increases for clinically relevant tasks without extra task-specific supervision. We release pretrained models and code as building baselines.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».