ウェアラブル睡眠段階判定の性能は睡眠時無呼吸症の重症度により低下し、極めて重度の症例では学習デー…｜東京大学の研究

ウェアラブルデバイスを用いた睡眠段階判定の性能が睡眠時無呼吸症の重症度に伴い低下すること、および極めて重度の症例において学習データの構成が性能に影響を与えることを調べた。

この要約は、論文の要旨をもとに当社が付けたものです。正確な内容は原文で確かめてください。

掲載	2026年4月10日　medRxiv
東海・関東の大学の著者	Yasuhiro Tomita（東京大学）
著者（全員）	Sho Ogaki、Michiru Kaneda、Tomoyuki Nohara、Syuhei FUJITA、Naoshi Osako、Tomoko Yagi、Yasuhiro Tomita、Takanori Ogata
原文	https://doi.org/10.64898/2026.04.09.26350266

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