この度、睡眠ステージの自動判定を行う脳波AIモデルを更新し、実装しましたのでお知らせします。 
 
当社の睡眠解析サービスにおいて、既に脳波による睡眠ステージ判定AIモデルを実装していましたが、この度、合計49人の被験者からPSG（終夜睡眠ポリグラフ検査）データおよび当社脳波計による脳波データを取得の上、千葉伸太郎先生（太田総合病院記念研究所 太田睡眠科学センター所長）の監修の下、新たに睡眠ステージ判定AIモデルを構築しました。 
PSG（終夜睡眠ポリグラフ検査）では、脳波、眼球運動、心電図、筋電図、呼吸曲線、いびき、動脈血酸素飽和度などの生体活動を一晩にわたって測定します。 

現行のモデルからの最大の改善点は、新たなモデル構築に当たり、被験者として20～50歳代の男女を対象とし、年代、性別ともほぼ均等になるよう取得したデータを使用したことです。従来、睡眠ステージの自動判定を行う脳波AIモデルを構築する際には、当社を含め、20歳代男性を中心したデータに基づく構築が行われてきましたが、データの偏りを改善すべくこの度の更新を実施しました。 
 
更新後の睡眠ステージ判定AIモデルの精度概要は以下の通りです。詳細につきましては、当社までお問合せください。 
 
Accuracy（正確度）：0.86
各ステージの判別精度：覚醒0.84、REM睡眠0.88、浅睡眠0.86、深睡眠0.84 
※浅睡眠：non-REM 1およびnon-REM 2、深睡眠：non-REM 3

千葉伸太郎先生は、「米国睡眠学会では睡眠医療におけるAI導入について2020年にポジションステートメントを公開し、最終的に、AIを睡眠医療者の専門知識を組み合わせ、適切に活用することにより、患者の健康と福祉のための睡眠科学をさらに向上させる可能性について言及しています。本邦では、睡眠医療の医療資源（睡眠医療者、施設）の不足と偏在が課題の一つとなっており、AIと睡眠専門医療者の組み合わせは、本邦での睡眠医療の普及、啓発をすすめる大きなエンジンとなると考えます」。と述べています。 

尚、本AIモデルの構築に係る取り組みについては、2023年9月15日～9月17日に開催された「日本睡眠学会第45回定期学術集会」において、研究成果の一部が発表されています。