Neues ECG-Foundation-Modell CLEF nutzt klinisch geführtes kontrastives Lernen

Das Elektrokardiogramm (EKG) bleibt ein unverzichtbares Diagnoseinstrument in der Kardiologie und ist inzwischen in klinischen Geräten sowie in tragbaren Wearables integriert. Durch selbstüberwachtes Vortrainieren von Foundation‑Modellen auf unlabelten EKG‑Daten konnte die diagnostische Leistung bereits verbessert werden – jedoch ohne die wertvollen klinischen Metadaten zu berücksichtigen.

Mit CLEF (Clinically‑Guided Contrastive Learning for Electrocardiogram Foundation Models) wird dieses Problem adressiert. Das Modell nutzt einen etablierten klinischen Risikoscore, um negative Paare adaptiv zu gewichten. Dadurch werden die Ähnlichkeiten der EKG‑Embeddings stärker an klinisch bedeutsame Unterschiede zwischen Patienten ausgerichtet, während gleichzeitig fehlende Metadaten explizit gehandhabt werden.

In einer umfangreichen Studie wurden 12‑Lead‑EKG‑Aufzeichnungen von 161.000 Patienten aus dem MIMIC‑IV‑Datensatz verwendet, um drei Modelle unterschiedlicher Größe zu trainieren – gemeinsam als CLEF bezeichnet. Die Modelle wurden ausschließlich mit routinemäßig erfassten Metadaten vortrainiert, ohne dass pro Probe spezifische EKG‑Annotationen erforderlich waren.

Bei der Bewertung auf 18 klinischen Klassifikations‑ und Regressionsaufgaben über sieben unabhängige Datensätze hinweg zeigte CLEF deutliche Verbesserungen gegenüber fünf Basis‑Foundation‑Modellen und drei selbstüberwachten Algorithmen. Das mittlere CLEF-Modell erzielte durchschnittliche AUROC‑Verbesserungen von mindestens 2,6 % bei Klassifikationen und durchschnittliche Reduktionen der MAE um mindestens 3,2 % bei Regressionsaufgaben. Im Vergleich zu bestehenden selbstüberwachten Lernmethoden stieg der durchschnittliche AUROC um mindestens 1,8 % an.

Diese Ergebnisse demonstrieren, dass die Einbindung klinischer Metadaten in das kontrastive Lernverfahren die Leistungsfähigkeit von EKG‑Foundation‑Modellen signifikant steigert und damit einen wichtigen Schritt zur Verbesserung der kardiologischen Diagnostik darstellt.