2026.06.24

JMDC・オムロン・筑波大学、レセプト・健康診断・ライフログデータを活用した睡眠時無呼吸症候群（SAS）リスクの高精度予測モデルを開発　～ビッグデータとAIで、治療が必要なレベルの「隠れSAS」を高精度に予測～

株式会社 JMDC（本社：東京都港区、代表取締役社長兼 CEO：野口亮、以下「JMDC」）、オムロン株式会社（本社：京都市下京区、代表取締役社長 CEO：辻永順太、以下「オムロン」）、および国立大学法人筑波大学（茨城県つくば市、学長：永田恭介、以下「筑波大学」 ）の医学医療系 教授 岩上将夫、国際統合睡眠医科学研究機構 機構長・教授 柳沢正史らによる共同研究グループは、JMDC が有する国内最大規模の医療データに、PHR（パーソナルヘルスレコード）サービス「Pep Up（ペップアップ） 」に記録された日々のライフログデータを組み合わせ、治療が必要なレベルの睡眠時無呼吸症候群（SAS）のリスクを高精度に予測する AI モデルを開発しました。また、当該研究に関する学術論文が、国際学術誌「Sleep and Breathing」に掲載されました。

睡眠時無呼吸症候群（SAS、「サス」 ）は、睡眠中に呼吸が止まったり浅くなったりを繰り返す病気で、高血圧や脳卒中、心疾患などの重大なリスク要因となることが知られています。一方で、多くの患者は自覚症状が乏しく、確定診断には専門施設での精密検査（PSG：ポリソムノグラフィー等）が必要なことから、社会には未診断・未治療の「隠れSAS」が数多く存在すると考えられています。従来の SAS リスクの把握は、医療機関を受診して精密検査を受ける、あるいは専用のウェアラブルデバイスを通じた診断検査やリスク判定サービスを利用するなど、いずれのアプローチでも、 自覚症状のある人が主体的に選択し、 手間とコストを投じて実施する手法に限られていました。そこで本研究では、「無自覚な人も含め、ほとんど手間や追加のコストをかけずに SAS リスクの高い人を見つけ出し、適切な検査・治療につなげられないか」という課題に対し、大規模ヘルスデータと AI を活用したアプローチに取り組みました。

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