Die meisten Pflegepersonen von Menschen mit Demenz (CPWD) erleben aufgrund der Anforderungen der Pflege eine hohe Belastung, insbesondere wenn sie unvorhersehbare verhaltens- und psychologische Symptome der Demenz bewältigen müssen. Diese anspruchsvollen Aufgaben machen Pflegepersonen anfällig für eine schlechte Schlafqualität, was wiederum negative Auswirkungen auf ihre Gesundheit insgesamt hat. Daher kann die Überwachung der Schlafqualität von Pflegepersonen eine wichtige Grundlage für die Einschätzung der Belastung durch CPWD darstellen. Die meisten aktuellen Schlafstudien basieren auf der Polysomnographie, die kostspielig ist und potenziell die tägliche Pflegeroutine stört. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, schlagen wir ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem vor, das die Schlafqualität anhand von Trendanalysen physiologischer Signale im Tiefschlafstadium vorhersagt. Das System nutzt vier rohe physiologische Signale, die mit einem tragbaren Gerät (E4-Armband) erfasst werden: Herzratenvariabilität, elektrodermale Aktivität, Körperbewegung und Hauttemperatur. Zur Bewertung der Leistungsfähigkeit des vorgeschlagenen Ansatzes wurden Analysen über einen Zeitraum von zwei Wochen an acht CPWD durchgeführt, bei denen der Schlaf kontinuierlich überwacht wurde. Die beste Leistung wurde mit dem Random-Forest-Klassifikator erzielt, mit einer Genauigkeit von 75 % für die Schlafqualität und 73 % für die Erholungsfähigkeit. Wir stellten fest, dass die wichtigsten Merkmale zur Erkennung dieser Parameter die Schlafeffizienz (Verhältnis der tatsächlich geschlafenen Zeit zur Gesamtzeit im Bett) und die Hauttemperatur sind. Die Ergebnisse unseres Schlafanalysesystems zeigen die Fähigkeit tragbarer Sensoren, die Schlafqualität und Erholungsfähigkeit von Pflegepersonen von Menschen mit Demenz zu messen.