機械学習搭載ウェアラブルによるストレス計測技術(Researchers develop ML-powered wearable bioelectronic stress profiler)

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2026-01-29 カリフォルニア大学アーバイン校(UCI)

米国のUniversity of California, Irvineの研究チームは、ストレス状態を高精度に評価できるスマート・ウェアラブル型生体電子デバイスを開発した。皮膚に装着する本デバイスは、発汗中の化学成分や生体電気信号を同時に計測し、AI解析によって身体的・心理的ストレス反応をリアルタイムで可視化する。従来の心拍や質問票に依存した評価と異なり、客観的かつ連続的なストレス指標を提供できる点が特徴である。精神医療、労働安全、日常の健康管理への応用が期待される。

<関連情報>

包括的なストレス評価とサブ分類のための定量的かつマルチモーダルなウェアラブルバイオエレクトロニクスデバイス A quantitative, multimodal wearable bioelectronic device for comprehensive stress assessment and sub-classification

Xiaochang Pei,Anita Ghandehari,Shingirirai Chakoma,Jerome Rajendran,Jorge Alfonso Tavares-Negrete & Rahim Esfandyarpour
Nature Communications  Published:29 January 2026
DOI:https://doi.org/10.1038/s41467-025-67747-9

機械学習搭載ウェアラブルによるストレス計測技術(Researchers develop ML-powered wearable bioelectronic stress profiler)

Abstract

Stress is a universal experience impacting mental and physical health. However, no precise, objective wearable tool exists for continuous, long-term stress monitoring, which is essential for understanding stress-related health outcomes. To address this gap, we introduce SQC-SAS, a multimodal wearable device that simultaneously and continuously measures multiple physiological and molecular stress biomarkers for quantitative stress assessment and sub-classification. This device features exceptional environmental stability, reusability, and fully wireless data and power operation. Machine learning enables data-driven stress assessment and classification across multiple stress states, allowing biomarker profiles to be correlated with each state. Its wristband-like design enables continuous stress monitoring and real-time visualization. We envision our wearable will greatly advance precise, objective stress assessment and monitoring, offering unprecedented capabilities and laying the foundation for personalized interventions and a deeper understanding of stress-related outcomes.

医療・健康
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