2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[1L4-OS-18a] 生体信号を活用した医療・ヘルスケアAI

2023年6月6日(火) 15:00 〜 16:40 L会場 (中会議室 C2)

オーガナイザ:藤原 幸一、久保 孝富

16:20 〜 16:40

[1L4-OS-18a-04] 心拍変動解析とニューラルネットワークを用いた睡眠時無呼吸症候群スクリーニングAIの開発

〇角 幸頼1、藤原 幸一2、岩崎 絢子3、尾関 祐二1、角谷 寛1 (1. 滋賀医科大学、2. 名古屋大学、3. 京都大学)

キーワード:睡眠障害、医療、心拍変動、ウェアラブルデバイス、人工知能

睡眠時無呼吸症候群 (sleep apnea syndrome: SAS) は、睡眠中の無呼吸または低呼吸など呼吸イベントにより、眠気や倦怠感が引き起こされる疾患である。SASは、冠動脈疾患(狭心症・心筋梗塞)や心房細動、脳卒中など危険因子である。SASの有病率は成人の2-7% とされるが、自覚症状の乏しい患者はさらに多いと見積もられている。
SAS は一般的には、睡眠専門機関における検査(睡眠ポリグラフ, PSG)で診断される。PSG は限られた施設でしか行われておらず、本疾患のスクリーニング法の開発が必要であった。
そこで、呼吸イベントに関連した心拍変動に着目し、心拍変動解析とニューラルネットワークを用いた睡眠時無呼吸症候群スクリーニング手法を開発した。
大規模な PSG データセット (N = 938) を対象に、心拍データに対して長期・短期記憶を用い、SAS の検出を試みた。
重症 SAS の検出は、area under the curve (AUC) 0.92、感度 0.80、特異度 0.84 で検出できた。
今後、SAS 患者の早期発見のため、ウェアラブルデバイスを用いた簡易なスクリーニング手法の開発を目指している。

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