本研究では、医用テレメータの干渉推定のための機械学習アルゴリズムを検討した。医用テレメータの送信信号と、これに干渉波（電磁ノイズおよびガウス性雑音）を重畳させたものについて、スペクトラムアナライザを用いてIQ信号として学習データを取得した。これに機械学習を実施し、干渉の有無の推定、CNRの推定が可能かどうか検討した。干渉の有無のでは、AdaBoostを用いた方法で97.5%の精度で分類が可能となった。CNRを30 dB以上か未満かで判定するアルゴリズムでは、決定木により95.6%で分類が可能となった。CNRを4クラスに分類するアルゴリズムでは、勾配ブースティングにより90%の精度で分類可能となった。また、CNR値の推定では、勾配ブースティングによる方法で、誤差1 dB以内で推定可能なアルゴリズムを構築した。