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公開番号2025181526
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-12-11
出願番号2024089571
出願日2024-05-31
発明の名称睡眠評価装置、プログラム、睡眠評価方法及び学習装置
出願人国立大学法人東北大学
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類G16H 50/30 20180101AFI20251204BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】概日リズム睡眠・覚醒障害が疑われる症状を指摘することで早期に医療機関受診の契機をつくりだす技術を提供すること。
【解決手段】操作履歴を示す情報である操作履歴情報と、前記操作履歴情報にラベル付けされた概日リズムと、を外部の装置から入力する入力部と、入力された第1ユーザの前記操作履歴情報と前記操作履歴情報にラベル付けされた概日リズムとからなる教師データに基づいて、概日リズムの分類を行うモデルである概日リズム分類モデルの教師あり学習を行う機械学習部と、入力された第2ユーザの前記操作履歴情報と、前記概日リズム分類モデルとに基づいて、前記第2ユーザの概日リズムの分類を行う分類部と、前記分類部によって分類された概日リズムを前記第2ユーザに報知する報知部と、を備える睡眠評価装置。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
操作履歴を示す情報である操作履歴情報と、前記操作履歴情報にラベル付けされた概日リズムと、を外部の装置から入力する入力部と、
入力された第１ユーザの前記操作履歴情報と前記操作履歴情報にラベル付けされた概日リズムとからなる教師データに基づいて、概日リズムの分類を行うモデルである概日リズム分類モデルの教師あり学習を行う機械学習部と、
入力された第２ユーザの前記操作履歴情報と、前記概日リズム分類モデルとに基づいて、前記第２ユーザの概日リズムの分類を行う分類部と、
前記分類部によって分類された概日リズムを前記第２ユーザに報知する報知部と、
を備える睡眠評価装置。
続きを表示（約 990 文字）【請求項２】
前記機械学習部は、前記操作履歴情報が日時を表すデータのときは、所定範囲のピクセルからなる白地画像上に、操作のあった日時を示す点をプロットし、プロット後の前記白地画像を前記操作履歴情報として用いる、
請求項１に記載の睡眠評価装置。
【請求項３】
前記白地画像は、縦軸又は横軸の一方の軸の座標が日にちを示し、他方の軸の座標は時刻を示し、
前記他方の軸の一方の端が示す時刻から他方の端が示す時刻までの時間間隔は２４時間のｎ倍（ｎは１以上の整数）である、
請求項２に記載の睡眠評価装置。
【請求項４】
請求項１～３のいずれか一項に記載の睡眠評価装置としてコンピュータを、
入力された第１ユーザの前記操作履歴情報と前記操作履歴情報にラベル付けされた概日リズムとからなる教師データに基づいて、概日リズムの分類を行うモデルである概日リズム分類モデルの教師あり学習を行う機械学習部と、
入力された第２ユーザの前記操作履歴情報と、前記概日リズム分類モデルとに基づいて、前記第２ユーザの概日リズムの分類を行う分類部と、の機能を実現させるためのプログラム。
【請求項５】
操作履歴を示す時系列データである操作履歴情報と、前記操作履歴情報にラベル付けされた概日リズムと、を外部の装置から入力する入力工程と、
入力された第１ユーザの前記操作履歴情報と前記操作履歴情報にラベル付けされた概日リズムとからなる教師データに基づいて、概日リズムの分類を行うモデルである概日リズム分類モデルの教師あり学習を行う機械学習工程と、
入力された第２ユーザの前記操作履歴情報と、前記概日リズム分類モデルとに基づいて、前記第２ユーザの概日リズムの分類を行う分類工程と、
前記分類工程によって分類された概日リズムを前記第２ユーザに報知する報知工程と、
を備える睡眠評価方法。
【請求項６】
外部の装置から出力される操作履歴を示す時系列データである操作履歴情報と、前記操作履歴情報にラベル付けされた概日リズムとからなる教師データに基づいて、前記装置を操作したユーザについて概日リズムの分類を行うモデルである概日リズム分類モデルの学習を行う制御部、
を備える学習装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、睡眠評価装置、プログラム、睡眠評価方法及び学習装置に関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
睡眠障害に苦しむ人がいる。睡眠障害国際分類（ICSD-3）では、睡眠障害は不眠症、睡眠関連呼吸障害群、中枢性過眠症群、概日リズム睡眠・覚醒障害群、睡眠時随伴症群、睡眠関連運動障害群、その他の睡眠障害の７つに分類されている。睡眠障害のうちの１つ概日リズム睡眠・覚醒障害群は、睡眠・覚醒相後退障害、睡眠・覚醒相前進障害、不規則睡眠・覚醒リズム障害、非24時間睡眠・覚醒リズム障害、交代勤務障害、時差障害の６つに分類されている。概日リズム睡眠・覚醒障害群は、睡眠障害について最初に医療機関に助けを求めてから正確な診断を受けるまでに１０年以上かかる場合や、長年にわたり複数回誤診を受ける場合がある（非特許文献１を参照）。概日リズム睡眠・覚醒障害群の診断基準の１つには、睡眠日誌やアクチグラフ測定がある。例えば、下記特許文献１には、複数の画像の各々から成長期の体毛を特定することによって求められる成長期の体毛の長さの経時的変化に基づいて、生体の概日リズムを推定する方法がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１６－５２４１４号公報
【非特許文献】
【０００４】
Peter Mansbach、James S.P. Fadden、Lynn McGovern. Registry and survey of circadian rhythm sleep-wake disorder patients. Sleep Med X. Dec 2023.
中尾光之、▲高▼橋容市、辛島彰洋、元池育子、片山統裕、木下賢吾、乾健太郎．ツイート頻度系列に基づく休息－活動リズムの大規模・グローバル解析．日本睡眠学会第45回定期学術集会・第30回日本時間生物学会学術大会．Sep 2023．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、睡眠日誌やアクチグラフ測定は、概日リズム睡眠・覚醒障害群の種類や個人差によって、診断基準のためには数週間から数ヶ月という長期間記録する必要がある。睡眠日誌の記録は煩雑であり、長期間実施するには多大な努力を要する。アクチグラフ測定は現在保険適用外でありコストがかかり、通常の使用期間は２週間程度である。例えば、上記特許文献１に開示されている技術では、皮膚の画像を複数回取得する必要があり、長期間実施するのは現実的ではない。このため睡眠日誌やアクチグラフ測定等に代わる、利用者に負担のかからない測定装置が求められる。
【０００６】
また概日リズム睡眠・覚醒障害群に対する認知度は非常に低く、本人にその症状があっても病名を知らない人が多い。例えば、上記特許文献２には、Ｘ（旧ツイッター（登録商標））という制約はあるが、約６８５万ユーザＩＤのうち約１％が、概日リズム睡眠・覚醒障害群のうちの非２４時間睡眠・覚醒リズム障害（略称non24）の可能性があることが示唆されている。しかし自身が非２４時間睡眠・覚醒リズム障害（略称non24）と自覚している人は非常に少ないと思われる。本発明が解決しようとする課題は、睡眠日誌やアクチグラフ測定に代わり、家電製品やアプリケーションなど日々の長期間の操作履歴から、概日リズムを分類し、概日リズム睡眠・覚醒障害群が疑われる症状を判定する。
【０００７】
上記事情に鑑み、本発明は、概日リズム睡眠・覚醒障害が疑われる症状を指摘することで早期に医療機関受診の契機をつくりだす技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様は、操作履歴を示す情報である操作履歴情報と、前記操作履歴情報にラベル付けされた概日リズムとからなる教師データとを外部の装置から入力する入力部と、入力された第１ユーザの前記操作履歴情報と前記操作履歴情報にラベル付けされた概日リズムとからなる教師データに基づいて、概日リズムの分類を行うモデルである概日リズム分類モデルの教師あり学習を行う機械学習部と、入力された第２ユーザの前記操作履歴情報と、前記概日リズム分類モデルとに基づいて、前記第２ユーザの概日リズムの分類を行う分類部と、前記分類部によって分類された概日リズムを前記第２ユーザに報知する報知部と、を備える睡眠評価装置である。
【０００９】
本発明の一態様は、上記の睡眠評価装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【００１０】
本発明の一態様は、操作履歴を示す時系列データである操作履歴情報と、前記操作履歴情報にラベル付けされた概日リズムとからなる教師データを外部の装置から入力する入力工程と、入力された第１ユーザの前記操作履歴情報と、前記操作履歴情報にラベル付けされた概日リズムとからなる教師データに基づいて、概日リズムの分類を行うモデルである概日リズム分類モデルの教師あり学習を行う機械学習工程と、入力された第２ユーザの前記操作履歴情報と、前記概日リズム分類モデルとに基づいて、前記第２ユーザの概日リズムの分類を行う分類工程と、前記分類工程によって分類された概日リズムを前記第２ユーザに報知する報知工程と、を備える睡眠評価方法である。
（【００１１】以降は省略されています）

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