日本人の睡眠時間は断トツで短い

日本人の睡眠時間は、世界33か国中ワースト1位*であり、長期的な睡眠負債（日々のわずかな睡眠不足が借金のように蓄積した状態）は、心身の健康を損なう危険性を高めるとも言われている。一方で、睡眠時間だけでなく睡眠の質についても見直しが必要だ。

睡眠ポリグラフ（PSG）は、睡眠中に発生する生理学的変化に基づく睡眠医学の診断ツールで、近年では、機械学習を用いたPSGデータ分析への関心が高まっている。機械学習による睡眠状態の分類が可能になれば、臨床診断の大幅な効率化を図れるかもしれない。

*OECD（経済開発協力機構）が33カ国（OECD加盟30カ国および中国・インド・南アフリカ）を対象とした調査で明らかにした。

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そこで、こんな研究を紹介したいと思う。

チェコにあるプラハ化学工科大学のAleš Procházkaら研究者は、PSGデータ分析に基づいた睡眠段階の分類という課題に着目し、より分類精度の高い機械学習モデルの開発を試みた。

睡眠段階の分類精度は上げられるのだろうか？続きを読んでみてほしい。

PSGデータに基づいた睡眠段階の分類

Aleš Procházkaらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。