本研究提出了一种基于机器学习的算法，用于在家监测接受持续正压呼吸治疗患者的呼吸状态。研究发现，随机森林分类器在准确性上优于其他模型，尤其是考虑呼吸频率后。这为将呼吸评估从临床环境转移到家庭提供了新的可能性，提升了可及性和患者自主性。