University of Waterlooの研究者チームは、Apple Watchの心電図センサーを詳細に調査し、Apple Watchの心電図センサーのデータを利用して、堅牢で正確なストレス予測ツールを開発できることを発見しました

現在、AppleはApple Watchプラットフォームにストレススコア機能を提供していません、Samsung、Fitbit、Garminといった他のウェアラブル企業も、以前からストレスモニタリング機能を提供しています

Apple Watchのストレス予測用ECGデータ

Apple Watchの場合、心電図センサーのデータからストレススコアを推定することが確実に可能であることが今回の研究で示されました

Apple Watchのシングルリード心電図センサーは非常に正確であることが証明されています、Appleによると、研究では、標準的な12誘導心電図と比較してApple Watch ECGのリズムを分類することに十分な一致が示されており、600人の参加者を対象とした臨床試験では、洞調律を分類する際にECGセンサーは99.6%の特異度を示し、心房細動に対する感度は98.3%でした

これは偶然にもストレス予測にApple WatchのECGを利用した初めてのことです、この新しい研究の結果は、今週Frontiers Digital Healthに掲載されました

この研究の参加者には、iOS 15.0を搭載したiPhone 7と、Apple Watch ECGアプリ(WatchOS 8.3の場合)がインストールされたApple Watch Series 6が2週間与えられました

約3時間間隔で日中に6回データを収集するよう指示され、心電図の収集前に、被験者は研究者らが開発したアプリを使ってiPhoneでストレスアンケートに記入するよう求められました

心電図データはHealthKitを使用して抽出され、CSV形式に変換された後、Kubiosに読み込まれ、HRVが決定されました

このApple watchのECGデータに対して、機械学習アルゴリズムを開発し、使用ししました、さらに、ストレス予測モデルに対する年齢の影響を分離し、ストレス予測モデルに対する性別の影響、予測モデルに対する職業の影響、興味深いことにストレス予測モデルに対する社会経済的地位の影響など、他の変数についても検討した結果、「ストレス予測モデルに対する年齢の影響を分離しました

研究者らは、「一般に、”ストレス “モデルは高い精度を示したが、再現性は低かった、ストレスなし “モデルは、一般的に60%以上の再現率で、概して良好な結果を示した、今回実施した心電図測定の時間が標準的なものと比べて非常に短いことと、実生活での測定の性質を考慮すると、今回発表された結果はかなり有望である」と述べています

研究者らは、Apple Watchが睡眠や身体活動などの追加データを収集することから、ECGデータを他のストレス関連変数と併用することも、データを補完してモデルの予測力を高めることができるため、興味深いはずだと考えています

研究者らは、継続的なリアルタイムのストレスモニタリングが可能なウェアラブルデバイスがあれば、個人のメンタルヘルスの変化に早期に対応することが可能になると主張し、さらに、そのようなデバイスから大規模なデータを収集することで、公衆衛生の取り組みや政策に役立てることができます

Appleは、既存の心臓データやその他の活動データを活用できるのに、なぜまだWatchプラットフォームでストレスモニタリング機能を提供していないのか、その理由は分かっていません

もうひとつの可能性は、理論的には脳波信号を読み取ることができる次世代AirPodsでこれを発表し、より強固なメンタルヘルスモニタリングプラットフォームを提供することを計画している可能性があります

すでに今年、イヤホンを構成してユーザーの脳波データにアクセスすることに成功した研究がいくつか発表されています

(Source , Via MacRumors.)