AI睡眠段階判定フレームワーク、Apple Watchデータで71%の精度を達成

研究者らは、コンシューマースマートフォンのデータを用いて正確な睡眠段階分類を可能にするAI駆動型フレームワーク「BIDSleep」を開発した。同システムは睡眠段階を71%の正答率で識別し、複数の確立された手法を上回る性能を示すとともに、 laboratory-based睡眠研究に代わるスケーラブルな選択肢を提供している。

マサチューセッツ大学アムヘルスト校で開発されたBIDSleepは、Apple Watchを研究レベルのデバイスに転用し、浅い睡眠、深い睡眠、レム睡眠（REM睡眠）を区別できるようにした。このフレームワークは、手首装着型デバイスがすでに収集している心拍数と加速度計データを解析する。47人の健康な成人を最大7晩連続でモニタリングした研究では、参照比較器としてDreem 2 EEGヘッドバンドを使用してシステムの精度を検証した。結果はIEEE Transactions on Biomedical Engineeringに掲載された。

本モデルは、加齢、認知機能低下、神経変性疾患と密接に関連する深睡眠の識別に特に優れた性能を示した。また、睡眠効率や入眠潜時（睡眠発効潜時）といった指標も正確に捉えた。これらの指標は自己申告ベースでは信頼性が低いことがしばしばあるが、研究の主要評価項目として頻繁に使用される。研究チームの包括的なプログラムでは、睡眠の乱れとアルツハイマー病の関係に焦点を当て、ウェアラブルによる睡眠指標を神経画像検査、血液バイオマーカー、遺伝リスクプロファイリングと統合している。潜在的な応用分野には、気分障害に関する研究や、医療手技・治療法の効果評価が含まれる。

コンシューマー市場では、SONDというスタートアップ企業がDreambudsを発売した。これは閉ループ型の耳内システムで、12種類の生理信号を追跡し、リアルタイムで対応するとされる。Boseの元最高経営責任者によって設立された同社は、高精度センサー、ジェネレーティブオーディオ、パーソナルAI睡眠コーチを搭載したこのデバイスを、能動的な睡眠改善プラットフォームとして位置づけている。このイヤホンは、ユーザーの入睡を促し、睡眠をより長く持続させ、目覚めた時に回復感を得ることを目的としている。

これらの進歩は、人工知能とウェアラブルセンサーを活用して、睡眠モニタリングをより身近で精度の高いものにするというトレンドの高まりを示している。臨床検証は研究応用において引き続き重要であるが、コンシューマーデバイスは高度な生体信号追跡を採用し始め、単純なノイズマスキング機能を持つイヤホンや基本的な睡眠記録を超える段階に達している。