Применение методов машинного обучения для предсказания артериального давления по признакам сигнала фотоплетизмограммы

Abstract

Работа посвящена разработке прототипа алгоритма машинного обучения, позволяющего определять систолическое и диастолическое артериальное давления с использованием признаков сигнала фотоплетизмограммы. Рассмотрены группы признаков сигнала фотоплетизмограммы, приведено сравнение производительности моделей машинного обучения, выполнена интерпретация полученных результатов.

The paper is devoted to the development of a prototype machine learning algorithm that allows to determine systolic and diastolic blood pressure using photoplethysmogram signal features. The groups of photoplethysmogram signal features are considered, the performance of machine learning models is compared, the results are interpreted.