A Multimodal Dataset of 21,412 Recorded Nights for Sleep and Respiratory Research

要約

この研究では、FDA 承認の WatchPAT-300 デバイスを使用した家庭での睡眠時無呼吸検査から得られた、21,412 晩にわたって 7,077 人の参加者から収集された、新しく豊富なデータセットを紹介します。
データセットは、センサーからの生のマルチチャネル時系列、注釈付きの睡眠イベント、および計算された概要統計の 3 つのレベルの睡眠データで構成されており、これには睡眠アーキテクチャ、睡眠時無呼吸、心拍数変動 (HRV) に関連する 447 個の特徴が含まれます。
無呼吸/低呼吸指数 (AHI)、睡眠効率、入眠後の覚醒 (WASO)、および HRV サンプル エントロピーの基準値を年齢と性別で階層化して示します。
さらに、このデータセットにより、体組成、骨密度、血糖値、心臓血管の健康状態など、さまざまな健康関連特性の予測能力が向上することを実証しました。
これらの結果は、睡眠研究、個別化されたヘルスケア、生物医学における機械学習アプリケーションを前進させるデータセットの可能性を示しています。

要約(オリジナル)

This study introduces a novel, rich dataset obtained from home sleep apnea tests using the FDA-approved WatchPAT-300 device, collected from 7,077 participants over 21,412 nights. The dataset comprises three levels of sleep data: raw multi-channel time-series from sensors, annotated sleep events, and computed summary statistics, which include 447 features related to sleep architecture, sleep apnea, and heart rate variability (HRV). We present reference values for Apnea/Hypopnea Index (AHI), sleep efficiency, Wake After Sleep Onset (WASO), and HRV sample entropy, stratified by age and sex. Moreover, we demonstrate that the dataset improves the predictive capability for various health related traits, including body composition, bone density, blood sugar levels and cardiovascular health. These results illustrate the dataset’s potential to advance sleep research, personalized healthcare, and machine learning applications in biomedicine.

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