計測された睡眠データをどう改善に生かすか、実践例乏しい

東京大学は6月14日、ウェアラブルデバイス・スマートフォンアプリ等によって構成されるデジタルヘルス介入システムを用いた実験を行った結果、日常生活下での睡眠習慣の変容可能性が示されたと発表した。この研究は、同大大学院教育学研究科の山本義春教授、竹内皓紀特任研究員らによる研究グループによるもの。研究成果は、「Journal of Medical Internet Research」に掲載されている。

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現在、腕時計型の睡眠トラッカーなどのウェアラブルデバイスによって、眠りの長さやタイミングといった睡眠習慣の大まかな側面を簡易的かつ客観的に評価することができるようになってきている。その一方で、計測されたデータをどのように睡眠改善に活用していくかという点に関しては、依然として十分な検証が進んでおらず、実践例が乏しいのが実状だった。

就労者対象に検証データを収集、睡眠不安定性を呈する亜集団を同定

研究ではウェアラブルデバイスによる睡眠計測で得られた客観的なデータから睡眠フィードバック通知を自動生成し、対象者のアプリに自動送信するシステムを開発し、日常生活下での睡眠習慣の制御を試みた。

はじめに、日本人就労者を対象に約2週間にわたりリストバンド型のセンサーを装着してもらい、日々の睡眠データの記録を行った。同時に、専用スマートフォンアプリを用いて1日5回の頻度でそのときの心身症状の記録を求めた。取得された睡眠データに対して教師なし機械学習を用いることで、眠りの長さやタイミング、効率が日によって大きく変動する傾向、すなわち睡眠不安定性を呈する亜集団を同定した。加えて、睡眠時間が不安定な人ほど、抑うつ気分や不安を高く、主観的睡眠の質を低く評価していることが明らかになった。

昨晩の睡眠時間からFBをアプリに通知、睡眠の乱れが顕著な集団で睡眠時間の安定性が改善

この結果を踏まえ、睡眠時間の安定化を目的としたデジタルヘルス睡眠介入研究を実施した。上述の研究の参加者を対象に、再度2週間にわたる睡眠計測と心身症状の評価を行ってもらった。研究期間中、毎日昼の12時に昨晩の睡眠時間が個人ごとに自動推定され、参加者のスマートフォンアプリに「昨日の睡眠時間はあなたの平均的な睡眠時間より○○分程度長かったか/短かったです」といったフィードバック通知を一定の確率（50％）で送信した。これによって、通知を受け取った場合と受け取っていない場合との間でその後の睡眠行動の変化を個人内で比較することを可能にした。このような介入内容をランダム化させる手法はマイクロランダム化と呼ばれており、日常生活下での健康介入の即時的な効果を検証する手法として近年注目を集めている。

実際に、通知を送った場合では受け取らなかった場合に比べて最大で1時間程度睡眠時間が増加することが示された。加えて、元来睡眠の乱れが顕著であった集団においては睡眠時間の安定性が改善したことも確認された。

「研究で得られた知見は脆弱化した健康状態の検知に基づく日常生活下での実時間介入の重要性を示唆するものであり、健康行動介入におけるウェアラブル計測技術の利活用方略の一例となることが期待される」、と研究グループは述べている。（QLifePro編集部）