- 研究に睡眠という切り口を
取り入れてみたい - これまで問診で睡眠データを取得した
ことがあるが、主観データのため
実情と誤差があると感じる - 問診で取得した
睡眠データの集計に時間がかかる
迅速に結果が出ない - ウェアラブルデバイスの睡眠測定で
もっと精度が高く
使い勝手がよいものを探している
現在の睡眠研究業務で
こんな課題はありませんか？
- 研究の評価項目に
睡眠の客観データを入れたい - アカデミアのKOLによる
研究支援も依頼したい - ウェアラブルデバイスだけではなく、
PSGによる脳波解析や
ePROも活用したい - 研究計画作成から倫理審査・
リクルーティング・測定・解析までを
ワンストップで依頼したい
睡眠測定に特化した
ウェアラブルデバイスとAI解析クラウドで、
高精度の睡眠測定を実現します
サービスの特徴
特長1
中途覚醒を精度良く検知
睡眠評価には睡眠中の中途覚醒を高精度に捉えることが重要。
当社の睡眠デバイス「ACCEL POLARIS」は、加速度センサーとPPGセンサーを搭載し、精度良く、中途覚醒を検知。
バッテリーは最大で2週間持続。
特長2
解析クラウドにデータをアップロードすると、アルゴリズムが自動で解析を行います。客観的な睡眠指標に加え、ビジュアルデータやePRO（electric patient reported outcome）機能も実装されているため、睡眠にかかる研究 および製品評価等にご利用いただけます。
- Sleep/Wakeの二値判定
- REM/Non-REM/Wakeの三値判定
- 脈拍数 心拍変動に基づく自律神経の指標
- AI判定による各種睡眠障害の確率を表示
- 技師の業務効率化にも活用可能
- PSQI、AIS、3DSS、K6等の問診に加え、自由に問診を作成可能
- 被験者へのフィードバックに活用可能
特長3
ワンストップでサポート
睡眠測定に必要なデバイスの購入・レンタルのみでなく、取得したデータのアルゴリズムによる解析や、睡眠研究における計画書の作成支援等の臨床研究サポートまで、睡眠の研究に関連する様々なお困りごとに伴走します。
特長4
アルゴリズムを使用
当社は東京大学院医学系研究学科教授の上田泰己が設立。当社の睡眠解析には、上田らの研究グループが開発した高精度の睡眠解析アルゴリズム「ACCEL」を使用。（iScience, PNAS）
睡眠測定ラボで睡眠測定を日々行い、教師データを作成することで、AIの判定能力を向上。
睡眠研究やヘルスケア商品の
エビデンス開発に
睡眠がデジタルバイオマーカーとなる疾患領域を中心に、
幅広い疾患領域の診断・予防・創薬につながる研究・エビデンス開発を行っています。
また、睡眠に効果があるとされるヘルスケアプロダクトや機能性食品においても、
当社のデバイスや解析クラウドを活用したエビデンス開発に取り組んでいます。
- 睡眠時無呼吸症候群 (SAS)
- 周期性四肢運動障害 (PLM)
- 中枢性過眠症群
- 特発性過眠症
- 睡眠不足症候群
- ナルコレプシータイプ2
- 睡眠・覚醒相後退障害
- 睡眠関連呼吸障害群
- パーキンソン病
- アルツハイマー病
- 小児性てんかん
- 循環器疾患
- 虚血性心疾患
- 脳卒中後のリハビリテーション
- 妊婦の睡眠と身体活動
- 疼痛と睡眠
- …ほか
- 睡眠改善デバイス
- 睡眠改善グッズ
- リカバリー毛布
- イグサ枕
- 寝室環境
- マットレス
研究支援実績（一部）
- 秋田大学
- 東北大学
- 慶応義塾大学
- 順天堂大学
- 東京大学
- 名古屋大学
- 京都大学
- 和歌山県立医科大学
- 鳥取大学
- 九州大学
- 久留米大学
- 福岡大学
- 琉球大学
- 社会医療法人春回会 井上病院
- 社会医療法人芳和会 くわみず病院
- 国家公務員共済組合連合会 虎の門病院
- 医療法人愛仁会 太田総合病院記念研究所附属診療所 太田睡眠科学センター
- 国立研究開発法人 国立精神・神経医療研究センター 精神保険研究所
- 日本赤十字社医療センター
- 小林製薬株式会社
- 株式会社 再春館製薬所
- 合同会社スリージーサイエンス
- KAPOK JAPAN株式会社
- Meiji Seika ファルマ株式会社
- 株式会社Morght
- 【2025年度】
- Simplified ML Models for Auto-Scoring Sleep Stages and Event-Based Detection of Arousals and Respiratory Events: Evaluation with Expert Consensus(久留米大学:八木先生│SLEEP 2025)
- ウェアラブルデバイスを用いた健常者および睡眠時無呼吸症候群（SAS）患者に対する睡眠段階判定の精度比較(久留米大学:八木先生│日本睡眠学会第49回定期学術集会)
- PSGデータに対する高品質判定データを活用した睡眠段階・覚醒反応・呼吸イベント自動判定モデルの開発(久留米大学:八木先生│日本睡眠学会第49回定期学術集会)
- ウェアラブルデバイスを用いた深層学習モデルによる覚醒反応検出の検証(久留米大学:八木先生│日本睡眠学会第49回定期学術集会)
- 気分障害患者における概日リズム障害が認知機能に及ぼす影響(琉球大学:城間先生│日本睡眠学会第49回定期学術集会)
- 妊娠中期の主観的および客観的睡眠指標と妊娠後期の抑うつ症状との関連：前向き観察コホート研究(東京大学:田中先生│日本睡眠学会第49回定期学術集会)
- 高血圧・脂質異常症患者におけるSleep Regularity Index（SRI）と身体活動量の関連(名古屋大学:伊藤先生│日本睡眠学会第49回定期学術集会)
- 腕時計型睡眠測定機器ACCEL POLARISを使用した客観的指標と3次元型睡眠尺度（3-Dimensional Sleep Scale; 3DSS）スコアとの相関について(久留米大学:松本先生│日本睡眠学会第49回定期学術集会)
- ウェアラブルデバイスによる睡眠データおよび心拍変動と包括的な生活習慣との関連(琉球大学:新垣先生│日本睡眠学会第49回定期学術集会)
- ALDH2多型×飲酒とACCELで測定した睡眠時間との関連(佐賀大学:土器屋先生│日本睡眠学会第49回定期学術集会)
- 【2024年度】
- 医療用麻薬使用者と非使用者の睡眠比較研究(順天堂大学:山田恵子先生、池宮博子先生│第53回日本神経精神薬理学会年会)
- 睡眠衛生のためのALDH2多型判定―ACCELで測定した中途覚醒と起床時尿中ドパミンの関連から―(佐賀大学:土器屋先生│日本睡眠学会第45回定期学術集会)
- 交代制勤務労働者の睡眠と疲労度、クロノタイプによる比較(浜松医科大学:影山先生│産業疲労研究会・第98回疲労研究会定例研究会)
- うつ病患者の重症度と睡眠中の自律神経活動指標との関連(名古屋大学:新原先生│日本睡眠学会第48回定期学術集会)
- 虚血性心疾患患者における食の嗜好と睡眠の質に関する検討(名古屋大学:栗田先生│日本睡眠学会第48回定期学術集会)
- ウェアラブルデバイスを用いたREM睡眠判定のための教師データ品質向上の取組みと精度検証(久留米大学:八木先生│日本睡眠学会第48回定期学術集会)
- 睡眠衛生のためのALDH2 多型判定―ACCELで測定した総睡眠時間とrs671変異との関連(佐賀大学:土器屋先生│日本睡眠学会第48回定期学術集会)
- 【神戸研究NEXT第1報】デジタルツールを用いた睡眠の客観的指標と問診項目との関連(慶應義塾大学:岡村先生│第83回日本公衆衛生学会総会)
- 【神戸研究NEXT第2報】客観的睡眠指標の睡眠効率と健康指標に関する検討(慶應義塾大学:岡村先生│第83回日本公衆衛生学会総会)
- 【神戸研究NEXT第3報】地域住民における主観的・客観的睡眠指標とNT-proBNP高値との関連(慶應義塾大学:岡村先生│第83回日本公衆衛生学会総会)
- 地域住民を対象とした睡眠の客観的指標とCKDとの関連(慶應義塾大学:岡村先生│第35回日本疫学会学術総会)
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