इस शोधपत्र का उद्देश्य पुराने दर्द से पीड़ित रोगियों के दर्द के स्तर का स्वचालित रूप से आकलन करने के लिए एक प्रणाली विकसित करना है। हम Tiny-BioMoE का प्रस्ताव रखते हैं, जो एक हल्का, पूर्व-प्रशिक्षित एम्बेडिंग मॉडल है जो विभिन्न बायोसिग्नल्स (इलेक्ट्रोडर्मल गतिविधि, नाड़ी, श्वसन और परिधीय रक्त ऑक्सीजन संतृप्ति) का उपयोग करता है। 4.4 मिलियन बायोसिग्नल छवि अभ्यावेदन का उपयोग करके प्रशिक्षित, Tiny-BioMoE में केवल 7.3 मिलियन पैरामीटर होते हैं और यह डाउनस्ट्रीम कार्यों के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले एम्बेडिंग निकालने में इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है। बायोसिग्नल विधियों के विभिन्न संयोजनों पर प्रायोगिक परिणाम स्वचालित दर्द पहचान कार्यों में मॉडल की प्रभावशीलता को प्रदर्शित करते हैं। मॉडल का आर्किटेक्चर कोड और भार सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हैं।
