本論文では、心血管の精密モニタリングにおける光血管計（PPG）の非侵襲的利用について論じています。心臓の主要なバイオマーカー、例えば一回拍出量や心拍出量は通常侵襲的手法（動脈圧波形）で測定されますが、PPGは病院で日常的に用いられています。しかし、PPGから心臓バイオマーカーを予測するのは依然として難題であり、注釈付きデータの不足がその複雑さを増しています。この問題に対処するため、著者らは血行動態シミュレーションとラベルなしの臨床データを用いてPPG信号から心血管バイオマーカーを直接推定するハイブリッドモデルを提案しています。提案手法は、ペアにしたPPG-APWデータで訓練された条件付き変分オートエンコーダとシミュレーションされたAPWセグメントで訓練された条件付き密度推定器を組み合わせており、心拍出量や一回拍出量の変動を検出することが可能であり、従来の監視手法よりも優れた性能を示す結果が得られました。