睡眠障害におけるAI利用 ―「眠らせるAI」ではなく「眠りが戻る環境を整えるAI」―
睡眠障害におけるAI利用 ―「眠らせるAI」ではなく「眠りが戻る環境を整えるAI」― Ⅰ.前提整理:睡眠障害は「症状」ではなく「システム不全」 睡眠障害は単独疾患というより、 生体リズム(概日リズム) 自律神経 認知・感情 生活環境 社会的役割 が ずれた結果として現れる現象 です。 👉 「眠れない」のではなく、「眠りに向かうシステムが壊れている」 AIはこの 多層システムの調律 に向いています。 Ⅱ.AI活用の全体像(5階層モデル) レイヤー0:測る(Measurement AI) レイヤー1:理解する(Pattern AI) レイヤー2:整える(Intervention AI) レイヤー3:つなぐ(Care Coordination AI) レイヤー4:予防する(Preventive AI) 以下、順に。 Ⅲ.① 測定AI:睡眠を「見える化」する ● 従来の限界 PSG(終夜睡眠ポリグラフ)は高負荷 問診は主観依存 ● AIによる非侵襲測定 ウェアラブル(心拍変動・体動) スマホセンサー(加速度・光) 音声(いびき・呼吸) 環境データ(照度・温度) ● AI技術 睡眠段階推定 覚醒反応検出 リズム安定度スコア 👉 「正確さ」より「連続性」が価値 。 Ⅳ.② パターン理解AI:なぜ眠れないのか ● 睡眠障害のタイプ識別 入眠困難型 中途覚醒型 早朝覚醒型 リズム障害型 ● 背後因子の推定 不安優位か 生活リズム破綻か 身体要因(疼痛・呼吸)か 薬剤影響か 👉AIは 診断名より「構造」を返す のが理想。 Ⅴ.③ 介入AI:眠らせない、整える 1)CBT-I支援AI(最重要) CBT-Iは不眠治療の第一選択。 AIができること 睡眠日誌の自動解析 刺激制御・睡眠制限の負荷調整 破局的思考の検出 👉 薬より再発率が低い介入を、継続可能にする 。 2)概日リズム調整AI 起床時刻固定の支援 光曝露タイミングの最適化 昼寝制御 ※ 高齢者・精神疾患併存例に特に有効。 3)環境調整AI ...