Bolezni srca in ožilja so pomemben vzrok za globalno obolevnost in umrljivost. Zato sta opredelitev kardiovaskularnega sistema in ocena tveganja bistvenega pomena. Signal krvnega tlaka vsebuje pomembne informacije zaradi širjenja mehanskih valov v arterijskem drevesu. Na valovno obliko vpliva več dejavnikov, kot so elastičnost arterij in struktura arterijskega sistema. Odkrivanje pomembnih sprememb je lahko povezano s prisotnostjo bolezni srca in ožilja poleg tega, da nanj vpliva naravno staranje. Na področju umetne inteligence so bili zaradi računalniških zmogljivosti v zadnjem času razviti številni kompleksni algoritmi, ki bi lahko bili prilagojeni velikemu in velikemu številu podatkov. Pri tem delu bodo predlagane metode za izvajanje strojnega učenja iz podatkovne zbirke zbranih bolnikov. Cilj tega projekta je razviti metode strojnega učenja za opredelitev kardiovaskularnega sistema bolnikov, z modelom, ki je specifičen za posameznika, z izkoriščanjem krvnega tlaka v povezavi s podatki posameznika.