Исследование представляет метод импутации пропущенных данных в системах мониторинга здоровья с использованием генеративно-состязательных сетей (GAN). Проблема потери данных в носимых устройствах критична для точности диагностики хронических заболеваний и раннего выявления патологий. Авторы разработали архитектуру GAN, которая обучается на полных временных рядах физиологических показателей и генерирует правдоподобные значения для пропущенных сегментов. Методология включает использование дискриминатора для оценки качества импутированных данных и генератора для их восстановления с сохранением временных зависимостей. Ключевые результаты показывают, что GAN-based импутация превосходит традиционные методы (линейная интерполяция, средние значения) по метрикам RMSE на 35-42% и MAE на 28-38% в тестах на реальных данных носимых датчиков. Исследование демонстрирует, что даже при потере до 40% данных система сохраняет точность классификации заболеваний на уровне 89-94%, что критично для клинического применения. Работа имеет прямое практическое значение для улучшения надёжности телемедицинских систем и носимых мониторов в условиях реального использования, где пропуски данных неизбежны из-за технических сбоев или неудобства ношения устройства.