コロンビア工科大学が開発したスマート枕カバーPillowSenseは心拍数と呼吸数を監視可能

コロンビア大学工学部のチームが開発したPillowSenseという枕カバーのプロトタイプは、布地センサーを利用して睡眠姿勢、心拍数、呼吸数を推定し、データは睡眠者の首から得られる。大学の発表情報および《計算機協会》（ACM）誌の論文によれば、ほとんどの睡眠トラッカーは体に装着するもので、例えば手首や指に装着する。論文の著者は、一部の人々はこのような装置を快適ではないと感じており、既存のウェアラブルデバイスは睡眠姿勢を報告できないと指摘している。コロンビア大学は、睡眠姿勢が呼吸や快適さに影響を与え、姿勢の変化は生命徴候だけでは捉えられない行動を示すと述べている。

この枕カバーには導電性の布地が含まれており、電極として機能し、電子機器はセンサーが首に接触した際に発生する微小な電圧差を測定する。システムは二つの信号を分離することができる：心電図（ECG）は心臓の電気活動を記録し、表面筋電図（sEMG）は筋肉の活動を記録する。論文によれば、心拍数と呼吸数は心電図から得られる。

PillowSenseの技術原理

PillowSenseは151夜の家庭テストで、七つの睡眠姿勢の分類精度を88%のF1スコアで達成した。F1スコアは分類器が姿勢を命名する際の正確さと、実際に捕捉したケース数を組み合わせたものである。この七つの姿勢には、仰向け、うつ伏せ、左側、右側、そして左側、右側または背中で丸まっている姿勢が含まれる。論文は、テストに参加した21名の健康な成人の平均年齢が23.7歳であり、モデルは未訓練のデータでテストされたと示している。

アメリカ食品医薬品局に承認された脈拍血中酸素計によると、家庭テストでの心拍数の読み取り値は平均で毎分2.7回の偏差があり、呼吸数は3.1回の偏差があった。布地センサーはライス大学のスマートシャツで心臓信号を読み取ったことがある。コロンビア工学部のコンピュータサイエンスの准教授である周夏は、姿勢がこれらの生命徴候に「物理的背景」を提供すると述べている。

論文によると、88%のデータからは71.2時間の一致データが除外され、約7.8%を占める：そのうち3.8%はセンサーの接触不良から、4%は睡眠者が枕の上に横たわっていなかったことから来ている。脚の曲がりの検出は難しく、F1スコアは80%、上半身の姿勢は91%であった。首に毛がある参加者に対しては心拍数の誤差が大きく、毎分3.0回と2.6回であり、参照の血中酸素計は自身の誤差を毎分3回と報告している。

今後の発展方向

現在、分析はオフラインで動作しているため、スマートフォンを基にした処理は今後の目標である。PillowSenseは現在、研究プロトタイプであり、診断ツールではない。臨床使用には臨床参考測定との比較が必要であり、高齢者や睡眠障害のある人々を含む、より大きく多様な集団が関与する。初期のスマートパジャマ、例えばマサチューセッツ大学アマースト校のスマートパジャマも心拍数と呼吸数を感知することができる。論文の著者は睡眠実験室の患者研究を準備しており、センサーの接触性と毛の処理能力を改善する計画を立てている。

この研究はACMのウェアラブルおよびモバイルコンピューティングジャーナルに発表された。

PillowSenseの潜在的影響と課題

PillowSenseの開発は、特に装着不要のデザインがユーザーの快適さを向上させることから、スマート睡眠監視技術の重要な進展を示している。睡眠姿勢と生命徴候を監視することで、この装置はより包括的な睡眠品質分析を提供できる。しかし、臨床環境での応用においてはさらなる研究とテストが必要であり、センサーの接触不良などの技術的課題を解決する必要がある。スマートウェアラブル技術の進展に伴い、PillowSenseがさらにデータ処理を効果的に統合できれば、睡眠健康管理の改善に寄与することが期待される。