心电图基础模型换个配对方式：PACE-ECG 参数少41倍，外部心衰预测AUROC反超
核心概要
心电图基础模型通常只在同域判读任务上比较，跨医疗系统的长期预后迁移能力并不清楚。PACE-ECG把同一患者60天内相邻两次心电图作为对比学习的正样本，并叠加波形与报告来源的多任务监督，编码器仅221万参数。在MIMIC-IV与两个HEEDB外部队列上，冻结表示预测心梗后全因死亡与新发心衰，其AUROC均高于DeepECG-SSL，外部心衰提升最明显。
深度剖析
心电图预训练的目标设计本身会改变下游迁移表现，而不只是模型规模和数据量在起作用。 此前的对比学习多把同一份心电图的两种增强视图当作正样本，患者身份或时间邻近关系没有被用作配对依据。 在共享的多任务预训练框架内，把正样本换成同一患者60天内的两次不同记录后，HEEDB-Boston外部心衰与死亡AUROC分别提高0.0676和0.0494，HEEDB-Atlanta分别提高0.0680和0.0591。
冻结的PACE-ECG表示在心梗后死亡与新发心衰预测上优于DeepECG-SSL，且外部队列差距更大。 DeepECG-SSL是此前在多个外部医疗数据集上表现较强的对比基准，其编码器有9040万参数，预训练用了超过140万份心电图。 PACE-ECG编码器为221万参数、预训练用800,035份心电图，在MIMIC-IV上死亡AUROC为0.788对0.773、心衰为0.731对0.703，在HEEDB-Boston为0.769对0.728和0.779对0.706，在HEEDB-Atlanta为0.732对0.685和0.787对0.709。
预训练得到的表示比从头监督训练更能迁移到外部人群。 从头训练的对照使用相同ResNet结构但随机初始化，并用MIMIC-IV标签与下游预测头联合训练。 所有预训练表示在两项结局和三个队列上的AUROC都高于从头训练模型，外部心衰预测的差距最大，例如HEEDB-Boston上PACE-ECG为0.779、从头训练为0.619。
启示与展望
评估范围限于心梗后全因死亡与新发心衰两项结局、MIMIC-IV及HEEDB-Boston和HEEDB-Atlanta三个队列，以及一个外部基础模型家族；下游预测头只在MIMIC-IV上训练，两个HEEDB队列不做任何适配或模型选择。
60天窗口是固定设计选择，未与其他时间间隔或无限制的同患者配对比较；同患者对齐可能保留稳定的身份、人口学或采集相关特征，而不只是临床相关生理信息，当前评估无法区分这些机制；两种配对方案都保留了辅助监督，因此其比较不能量化辅助任务本身的独立贡献。