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把 12 导联心电图塞进 1B 小模型：OpenTSLM 实战笔记

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“

“当 GPT-4o 还在把 ECG 当像素画猜谜时，斯坦福已经让 1B 模型把心律不齐写成了千字小作文——显存省 70%，F1 翻 4 倍，还能给你一份带诊断理由的出院小结。”

TL；DR 能做什么

  1. 零门槛复现：一条命令把 1B Llama 变成“时间序列专科医生”，支持 ECG、EEG、加速度计任意长度输入。
  2. 直接落地：提供 Gradio Demo + Docker，Mac MPS / CUDA 双兼容，30 分钟跑通院内离线部署。
  3. 二次开发：开源完整 CoT 数据集 + 训练脚本，改两行代码即可接入血糖、血压、工业传感器。

引言 | 为什么你家的 LLM 看不懂心电图？

凌晨 2 点的 ICU，监护仪每秒吐出 1000 组电压。值班医生盯着波形，AI 助手却在旁边“看图说话”——把 ECG 截成 PNG 喂给 GPT-4o，返回一句“似乎有尖峰，建议咨询专业人士”。
问题不在大模型，而在“翻译”：把连续高维信号硬塞进为自然语言/图片设计的 Transformer，就像把交响乐转成 emoji 再猜歌名。
OpenTSLM 决定让模型原生听懂时间序列，而不是靠“看图识字”。结果？1B 参数的 Llama-3.2 在睡眠分期任务上 F1 69.9%，把 200B 的 GPT-4o（15.5%）按在地上摩擦，显存只花了 40 GB——后者连显存都不够用。

1. 直觉：1B 小模型凭啥碾压 GPT-4o？

1.1 软提示 vs 交叉注意力：谁才是时序真身？

方案 显存（ECG-10s） 睡眠分期 F1 是否可解释
GPT-4o 图文 110 GB 15.5% ❌
OpenTSLM-SoftPrompt 64 GB 69.9% ✅
OpenTSLM-Flamingo 40 GB 69.9% ✅

SoftPrompt 把信号拆成可学习 token，与文字拼接；Flamingo 则用Perceiver Resampler把任意长度序列压成 64 个 latent，再通过门控交叉注意力让文本每层都能“偷看”波形。
一句话：把时序当母语，而不是外语单词表。

1.2 临床可解释性：医生不签字 = 0

斯坦福医院 5 位心脏科评审 84 例 ECG 问答，92.9% 的推理被判定“正确或部分正确”，其中 85.1% 成功结合临床背景（年龄、起搏器、药物）。模型输出的不是冰冷标签，而是：

“

“V1-V3 导联 ST 段抬高 ≥0.2 mV，伴镜像性 ST 压低，结合急性胸痛 3 小时，考虑急性前壁心肌梗死。”

2. 实战：30 分钟跑通 OpenTSLM-Flamingo

2.1 环境一键到位（Docker 最省心）

# 1. 模型权重已在镜像里，开箱即烤
docker run --gpus all -p 7860:7860 \
  ghcr.io/stanfordbdhg/opentslm:1.0-cuda \
  python -m app.demo --model OpenTSLMFlamingo \
                     --checkpoint stanford-opentslm-1b-ecg

浏览器打开 http://localhost:7860，把 CSV 拖进去，10 秒后返回结构化报告。

2.2 如果你想本地 pip（适合二次开发）

git clone https://github.com/StanfordBDHG/OpenTSLM.git
cd OpenTSLM && pip install -r requirements.txt
huggingface-cli login   # 申请 Llama-3.2-1B 权限
python curriculum_learning.py --model OpenTSLMFlamingo \
                              --stages stage5_ecg_cot \
                              --device cuda --eval_only

2.3 最小可运行示例（Python API）

from opentslm import FlamingoPipeline
pipe = FlamingoPipeline("stanford-opentslm-1b-ecg")
ecg = load_csv("12lead_10s_1000hz.csv")  # shape (12, 10000)
out = pipe(ecg, prompt="What is the rhythm?")
print(out["rationale"], out["answer"])
# -> "Sinus rhythm with occasional PACs"  Normal

输入：12 导联 10 s 原始电压，CSV 或 NumPy 数组均可。
输出：JSON 含 rationale + answer，可直接写进 EMR（电子病历）。

3. 进阶：把自家传感器塞进去

3.1 数据格式“三件套”

OpenTSLM 只吃三样东西：

  1. signal：二维数组 (channels, length)
  2. meta：采样率、单位、均值、标准差
  3. prompt：自然语言问题或任务描述
{
  "signal": [[0.12, -0.05, ...], [0.11, -0.03, ...]],
  "meta": {"fs": 1000, "unit": "mV", "mean": 0.02, "std": 0.08},
  "prompt": "Does this patient have atrial fibrillation?"
}

3.2 三步自定义新传感器

  1. 改 PatchEncoder 的 patch_len 匹配采样密度（如 100 Hz 用 64）
  2. 在 dataset/new_sensor.py 里继承 BaseDataset，把信号-文本对拼成“TS 描述 + 问题”
  3. 新建 prompt_template 教模型“如何回答”——别吝啬形容词，它学得快

4. 性能深潜：显存为什么省 70%？

SoftPrompt 把 10 000 点 × 12 导联切成 3750 个 patch，再映射到 3750 个 token——上下文长度爆炸。
Flamingo 用 Perceiver 把这 3750 压成 64 个 latent，文本每层通过门控交叉注意力按需读取。显存从 O(L×N) 降到 O(64×N)，序列再长也稳如老狗。


图：OpenTSLM-Flamingo 显存几乎持平，SoftPrompt 在 10k 长度直接 OOM

5. 临床落地：医生签字才是硬道理

斯坦福医院评审标准（简版）：

  1. 识别：模型提到关键波形（如 ST 抬高、Δ 波）
  2. 推理：能把波形与临床问题因果链接
  3. 上下文：考虑年龄、用药、导联接反等现实因素

评审结果：

  • 识别正确率 65.5%
  • 推理完整度 62.5%
  • 上下文整合 85.1%

结论：模型已能充当“一线筛查员”，但复杂病例仍需人工复核——这正是 FDA 倡导的“人机协同”模式。

6. 常见问题解答（FAQ）

Q1：没有 40 GB 显存能玩吗？
A：可以，官方提供 8-bit 量化脚本，RTX 4090 24 GB 就能微调，推理只需 6 GB。

Q2：支持中文问诊吗？
A：权重基于 Llama-3.2 中文词表，只需把 prompt 换成中文，输出即中文。

Q3：能不能做连续血压预测？
A：把 patch_len 调到 32 适配 64 Hz，替换数据集即可，已验证在 MIMIC-IV 血压通道上 MAE 下降到 4.2 mmHg。

7. 收个尾：时间序列大模型下一步

当多模态大模型卷完图文视频，**“连续信号”**将成为下一个高地。从 ICU 到风电场，从血糖到股价，OpenTSLM 证明了一件事：

“

“只要给模型原生模态，小参数也能撬动超大规模场景。”

下一步，期待看到：

  • 端侧 1B 模型实时监测房颤，手机离线报警
  • 工业传感器用语言模型自述“轴承即将报废”
  • 一位医生同时问模型：“这位患者的昨夜心电、血氧、呼吸，发生了什么故事？”

8. 留给你的两个作业

  1. 把 patch 长度从 32 改成 8，观察推理延迟与 F1 变化，写一份 300 字的实验记录。
  2. 假设你只有 6 GB 显存，请结合量化 + 剪枝 + 共享交叉注意力，设计一套落地方案并在 GitHub 发 Issue 分享。

“

参考资料
[1] Langer P. et al., “OpenTSLM: Time-Series Language Models for Reasoning over Multivariate Medical Text- and Time-Series Data,” arXiv:2510.02410, 2025.
[2] 项目官方仓库与 Docker 镜像：https://github.com/StanfordBDHG/OpenTSLM

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