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多中心評価：腕輪式デバイスにおける機械学習連続心拍数アルゴリズムの評価

PMID: 39670276 · 2024-12-12

W, e, i, x, u, a, n, , C, h, e, n, ;, , R, a, f, a, e, l, , C, o, r, d, e, r, o, ;, , J, e, s, s, i, e, , L, e, v, e, r, , T, a, y, l, o, r, ;, , D, o, m, e, n, i, c, o, , R, , P, a, n, g, a, l, l, o, ;, , R, o, s, a, l, i, n, d, , W, , P, i, c, a, r, d, ;, , M, a, r, i, s, a, , C, r, u, z, ;, , G, i, u, l, i, a, , R, e, g, a, l, i, a

学術誌Digital biomarkers

年2024-12-12

PMID39670276

抄録

腕輪型光容積描記法（PPG）センサーは長期および継続的な心拍数モニタリングにおいて重要な役割を果たしますが、腕で測定された信号は、他の体の部位に比べてより強い動作アーティファクトに汚染されます。機械学習（ML）に基づくアルゴリズムは長期の心拍数（PR）の追跡を向上させることができますが、臨床使用を目的とする場合にはより厳しい規制要件が関連します。この研究は、以下のデジタルヘルス技術の精度を評価することを目的としています。

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