다양한 실시예들에 따라서, GRU 신경망 기반의 예측 모델을 이용하여 수면호흡장애 환자의 예후를 예측하는 서버는 통신 인터페이스 및 프로세서를 포함한다. 상기 프로세서는 양압기에 의하여 수집된 수면호흡장애 환자의 호흡 신호 데이터를 상기 통신 인터페이스를 통하여 외부 전자 장치로부터 획득한다. 획득된 상기 호흡 신호 데이터는 GRU 신경망 기반의 예측 모델에 입력되어 상기 수면 호흡장애 환자에 대한 심혈관질환의 발생 가능성 여부가 결정된다. 이렇게 결정된 정보들은 상기 통신 인터페이스를 통하여 상기 외부 전자 장치로 송신되도록 설정된다. 상기 GRU 신경망 기반의 예측 모델은 복수의 수면호흡장애 환자들의 수면다원검사 데이터로부터 추출된 호흡 신호 데이터와 상기 복수의 수면호흡장애 환자들에게 발생한 심혈관질환 데이터에 기반하여 학습된다. 상기 심혈관질환의 발생 가능성 여부는 심방세동, 협심증, 급성심근경색, 심부전, 또는 정상 중 어느 하나로 분류될 수 있다. 그 밖의 다양한 실시예들도 가능하다.