Explainable artificial intelligence in the estimation of sleep apnea severity using heart rate variability (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: ÉCKELI, ÁLAN LUIZ - FMRP ; FAZAN JÚNIOR, RUBENS - FMRP ; TINÓS, RENATO - FFCLRP ; VITORINO, GABRIEL BRANCO - FFCLRP ; SANTOS, RAFAEL RODRIGUES DOS - FMRP
- Unidades: FMRP; FFCLRP
- DOI: 10.21528/CBIC2025-1167061
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; ALGORITMOS GENÉTICOS; FREQUÊNCIA CARDÍACA; APNEIA DO SONO TIPO OBSTRUTIVA
- Keywords: Explainable artificial intelligence; Genetic algorithms; Heart rate variability; Obstructive sleep apnea
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Belo Horizonte
- Date published: 2025
- Source:
- Título: Anais
- Conference titles: Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional (CBIC)
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
VITORINO, Gabriel Branco et al. Explainable artificial intelligence in the estimation of sleep apnea severity using heart rate variability. 2025, Anais.. Belo Horizonte: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.21528/CBIC2025-1167061. Acesso em: 08 maio 2026. -
APA
Vitorino, G. B., Santos, R. R. dos, Silva, L. E. V., Eckeli, A. L., Fazan Júnior, R., & Tinós, R. (2025). Explainable artificial intelligence in the estimation of sleep apnea severity using heart rate variability. In Anais. Belo Horizonte: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.21528/CBIC2025-1167061 -
NLM
Vitorino GB, Santos RR dos, Silva LEV, Eckeli AL, Fazan Júnior R, Tinós R. Explainable artificial intelligence in the estimation of sleep apnea severity using heart rate variability [Internet]. Anais. 2025 ;[citado 2026 maio 08 ] Available from: https://doi.org/10.21528/CBIC2025-1167061 -
Vancouver
Vitorino GB, Santos RR dos, Silva LEV, Eckeli AL, Fazan Júnior R, Tinós R. Explainable artificial intelligence in the estimation of sleep apnea severity using heart rate variability [Internet]. Anais. 2025 ;[citado 2026 maio 08 ] Available from: https://doi.org/10.21528/CBIC2025-1167061 - Heart rate variability and oximetry indices to detect obstructive sleep apnea using machine learning algorithms
- The use of heart rate variability, oxygen saturation, and anthropometric data with machine learning to predict the presence and severity of obstructive sleep apnea
- Correlation between heart rate variability and polysomnography-derived scores of obstructive sleep apnea
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