According to an aspect of the present invention, as a method for estimating arrhythmia using an artificial neural network, a first based on binary classification learned based on data on a biosignal corresponding to a first type of arrhythmia By analyzing the target biosignal of the subject using a binary classification-based second artificial neural network learned based on data on the artificial neural network and the data on the biosignal corresponding to the second type of arrhythmia, at least a part of the target biosignal Respectively calculating a first score as to whether it corresponds to the first type of arrhythmia state and a second score as to whether at least a part of the target biosignal corresponds to the second type of arrhythmia state, and the first A method comprising estimating at least a portion of the target biosignal corresponds to an arrhythmia state based on a learning index and a score of each of a plurality of artificial neural networks including the artificial neural network and the second artificial neural network. .본 발명의 일 태양에 따르면, 인공 신경망을 이용하여 부정맥을 추정하기 위한 방법으로서, 제1 종류의 부정맥 상태에 해당하는 생체 신호에 관한 데이터에 기초하여 학습되는 이진 분류(binary classification) 기반의 제1 인공 신경망과 제2 종류의 부정맥 상태에 해당하는 생체 신호에 관한 데이터에 기초하여 학습되는 이진 분류 기반의 제2 인공 신경망을 이용하여 피측정자의 대상 생체 신호를 분석함으로써, 상기 대상 생체 신호 중 적어도 일부가 상기 제1 종류의 부정맥 상태에 해당하는지에 관한 제1 스코어와 상기 대상 생체 신호 중 적어도 일부가 상기 제2 종류의 부정맥 상태에 해당하는지에 관한 제2 스코어를 각각 산출하는 단계, 및 상기 제1 인공 신경망 및 상기 제2 인공 신경망을 포함하는 복수의 인공 신경망 각각의 학습 지표 및 스코어에 기초하여 상기 대상 생체 신호 중 적어도 일부가 어떤 종류의 부정맥 상태에 해당하는지를 추정하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.
