본 기술은 적은 수의 혈압 측정치에서 비모수 부트스트랩으로 의사 최대 진폭과 의사 엔벨로프를 만들고, 가우시안 혼합 모델·회귀로 피험자별 수축기·이완기 특성 비율을 추정해 신뢰 구간과 함께 혈압을 산출하는 방법입니다.
혈압은 스트레스·운동·질병 등에 따라 수 심장 박동 사이에도 크게 변해 정확히 측정하기 어렵습니다. 기존 오실로메트릭 방식은 고정된 특성 비율을 일률적으로 적용해 개인차를 반영하지 못했고, 추정치가 표준 기관이 정한 허용 오차를 넘거나 신뢰도를 함께 제시하지 못하는 한계가 존재했습니다.
본 기술은 부트스트랩으로 표본 수 부족을 보완하고 기계 학습으로 개인화된 특성 비율을 얻은 뒤, 평균 및 백분위 의사 엔벨로프 포인트를 커프 압력에 매핑해 혈압과 신뢰 구간을 함께 제시합니다. 가정용 자동 혈압계와 원격 건강 모니터링 기기에 적용될 수 있어 몇 번의 측정만으로도 사용자별 오차 범위가 표시된 신뢰도 높은 혈압 결과를 제공할 수 있습니다.
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