睡眠段階を自動解析するAIプロジェクト「U-Sleep 」

Female legs in bed, closeup. Woman body and skin care, tired legs after working day or fitness workout

不眠症・睡眠時無呼吸症候群(SAS)・ナルコレプシーなど、睡眠障害は多岐にわたる。特に診断に至っていないSASは、健康の質を潜在的に脅かしており、社会的な問題ともなっている。睡眠障害に関する膨大な検査データをAIで解析する潮流については以前にも紹介した(過去記事)。

デンマークのコペンハーゲン大学からのニュースリリースによると、同大学は国内の睡眠医学研究センターと共同で、睡眠障害の診断と治療、そしてその理解を深めるAI開発プロジェクト「U-Sleep」を実施している。研究成果は学術誌 npj Digital Medicineに発表された。同研究では、SASの検査として核となるポリソムノグラフィ(PSG)から、覚醒・ノンレム睡眠(N1/N2/N3)・レム睡眠という「睡眠段階」に分類する作業について、AIアルゴリズムによって数秒での解析を実現した。従来、PSGで得られる一晩7〜8時間分の睡眠解析に、専門家による手作業で1件当たり1.5〜3時間を要していた。デンマーク首都圏だけでもPSGは年間4,000件以上実施されているため、開発されたアルゴリズムを導入すると、単純計算で6,000〜12,000時間を節約できることになる。

U-Sleepプロジェクトの解析ソフトウェアは、sleep.ai.ku.dkから自由に利用することができ、研究グループはアルゴリズムが世界中で役立つことを期待している。プロジェクトをリードしたMathias Perslev氏は「最新の機器や専門家を活用できない途上国での利用にも適する」と述べている。

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1. M.Okamoto MD, MPH, MSc, PhD
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、SBI大学院大学客員准教授、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。