연구진이 PPG 신호 기반 혈압 추정 모델 'DMT'를 개발했어요. 이 모델은 심박 주기 간의 장거리 의존성을 파악하기 위해 Transformer 네트워크를 활용합니다.
DMT는 인구 통계학적 정보를 FiLM 방식으로 통합하여 개인별 혈관 특이성을 반영하고, 혈압 관련 파형 형태학을 학습하도록 돕는 보조 형태학 헤드를 추가했어요.
PulseDB 데이터셋에서 기존 모델 대비 수축기 혈압 오차를 47%, 이완기 혈압 오차를 50% 줄이며, 경량화된 단일 센서 모델로 임상 적용 가능성을 확인했어요.