卒業研究概要
星加 真菜（岡山大学 医学部保健学科 検査技術科学専攻，2025年度後期）
睡眠時無呼吸症候群（SAS）は、睡眠中に呼吸が止まる、または弱くなる疾患であり、放置すると生活の質の低下やさまざまな病気のリスクにつながります。しかし、確定診断のための臨床検査は入院が必要で負担が大きいため、より手軽に行えるスクリーニング方法が求められています。
そこで本研究では、ウェアラブル機器を用いて測定できる心拍数・血中酸素飽和度（SpO₂）・呼吸数といったデータを用い、機械学習によって睡眠中の無呼吸の有無の予測を行いました。特に、予測対象の前後の時間のデータもあわせて使うことで、精度がどのように変化するかを検討しました。その結果、前後数分間のデータを追加することで予測精度が向上し、SASの重症度を示す指標やスクリーニングの精度も改善しました。これらは、無呼吸が連続して起こる特徴をうまく捉えられたことによると考えられます。また、限られた特徴量でも工夫次第で精度を高められる可能性が示されました。
今後は、より多くのデータを用いた検証を行うことで、実際の医療現場で活用できる簡便なスクリーニング方法への発展が期待されます。
2025年度卒業研究審査会 優秀演題賞