要約
認知症患者の介護者（CPWD）の大多数は、認知症に伴う予測不能な行動・心理的症状に対応するという負担の重い介護業務により、高いストレスを経験する。このような困難な役割は、介護者の睡眠品質の低下を引き起こし、全体的な健康状態に悪影響を及ぼすリスクを高める。したがって、介護者の睡眠品質をモニタリングすることは、CPWDの介護負担を評価する上で重要な手段となる。現在の多くの睡眠研究は、高コストであり、介護の日常を乱す可能性がある多導睡眠図（polysomnography）に基づいている。こうした課題に対処するため、本研究では、深い睡眠ステージにおける生理信号の変動傾向を用いて睡眠品質を予測する臨床意思決定支援システムを提案する。本システムは、ウェアラブルデバイス（E4ウオッチバンド）により取得される4つの生体信号（心拍変動、皮膚電気反応、身体運動、皮膚温度）を活用する。提案手法の性能評価のため、8名のCPWDについて2週間分の睡眠データを収集・分析した。その結果、ランダムフォレスト分類器が最も高い性能を示し、睡眠品質の予測において75％、リラクゼーション度（restfulness）の予測において73％の精度を達成した。また、これらの指標を検出する上で最も重要な特徴量は、睡眠効率（就寝時間に対する実際の睡眠時間の比率）と皮膚温度であることが明らかになった。本研究で開発した睡眠分析システムの成果は、ウェアラブルセンサーを活用してCPWDの睡眠品質およびリラクゼーション度を客観的に測定可能な可能性を示している。