Исследование применяет методы машинного обучения (Random Forest, XGBoost и др.) для прогнозирования артериального давления после сеанса гемодиализа на основе данных первых трех часов процедуры. Оптимизированная модель Random Forest показала наилучшую точность, что подтверждает возможность использования ИИ для профилактики осложнений у пациентов в условиях ограниченных ресурсов.
