Abstract: Z. Liang, T. S. Karunarathna, A. Baig, A. Beten, L. Lococo (2025)

In this study we propose Adaptive Input Modeling for Wearables (AIM-W), an input-adaptive framework for physiological modeling designed for real-world wearable sensing environments. Consumer wearables often suffer from intermittent or heterogeneous sensor availability due to device differences, signal dropout, or user non-compliance. To address this, AIM-W employs a modular architecture consisting of modality-specific submodels ("modelets") and a routing mechanism that dynamically activates relevant components based on available input modalities. Modelet predictions are aggregated via a simple yet effective ensemble strategy. Evaluated on a multimodal dataset for glucose prediction, AIM-W demonstrates consistent performance across varying input conditions and maintains accuracy without requiring retraining or imputation. The use of tree-based shallow learners makes the framework well suited for deployment on resource-constrained devices. Future work will explore dynamic adaptation and cross-task generalization.

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AIM-W: An Input-Adaptive Framework for Interoperable Physiological Modeling on Wearables