病院の騒音を監視し、睡眠を改善するモバイルアプリ「Doplor Sleep」

Yiling Liuによる睡眠監視アプリケーション

「Doplor Sleep」は、病院内の音の乱れについて洞察を提供する就寝監視アプリケーションです。スマートフォンのマイクを使用して環境音をキャプチャし、実装されたアルゴリズムが記録されたデータを医療アラーム、会話、偶発的な音、いびきなどの異なる音源カテゴリに分類します。Doplor SleepはFitbitの睡眠トラッカーと連携し、Fitbit APIからデータを取得して毎日の睡眠音質レポートを作成します。

ユーザーインターフェースには、データと情報を提示するための親しみやすいイラストと、ユーザーが一晩中の睡眠状態と音響環境のダイナミクスを見るための創造的なインタラクションが使用されています。寝る前に、ユーザーは船のアイコンボタンを押して環境音の録音を開始します。翌朝、ユーザーは再び船のアイコンを押して録音を停止します。すると、睡眠品質と音質などの情報が表示される睡眠サマリーページが表示されます。

左にスワイプすると、次の画面が表示され、ユーザーは全体の音の存在（音量レベルと分類）と睡眠段階（覚醒、軽い睡眠、REM、深い睡眠）について詳しく見ることができます。ここでは、時間指標と寝ている人の表現としてボートを使用し、川をタイムラインとして表示しています。川上の色ブロックは睡眠段階を表し、ピクニック、フラッシュライト、岩、鼻泡のアイコンは異なる音の分類（会話、医療アラーム、偶発的な音、いびき）を示しています。

最後に、左に再びスワイプすると、ユーザーは睡眠品質についての主観的な感情を短いアンケートで記入することができます。そのデータは医療スタッフに送信されます。このアプリケーションは、Android Studio IDEで構築され、Fitbit APIを使用して睡眠データを取得しています。

このプロジェクトは、2020年3月から2020年10月までの間にオランダのデルフトで行われました。最近のオランダの研究では、病院での睡眠時間と品質が最適でないことが明らかになりました。証拠によれば、多くの修正可能な病院関連の要因が患者の睡眠にネガティブに関連していることが示されています（JAMA Internal Medicine, 2018）。音の要素は、病院での最も重要な睡眠障害です。

この卒業プロジェクトでは、Reiner de Graaf病院とCritical Alarms labと協力して、音が睡眠障害となることについての認識を高める情報交換システムが提案されました。このシステムは、音を生成するイベントをキャプチャし、視覚的に魅力的なグラフィックスでそれらを視覚化します。このシステムでは、スマートフォンを音のキャプチャ装置として使用します。

録音された音は、電話上でローカルに処理され、音レベルや所属するカテゴリ（アラーム、会話、偶発的な音、いびき）などの情報に変換されます。Fitbitはシステムに組み込まれ、睡眠情報を収集します。Doplor Sleepシステムは、音が睡眠に与える影響を、親しみやすく理解しやすい方法で患者と医療スタッフに提示します。

このプロジェクトでは、機能するプロトタイプが開発されました。その機能性とユーザーエクスペリエンスは、潜在的なユーザーとのテストによって確認されました。このデザインは、2021年のA' Mobile Technologies, Applications and Software Design AwardでIronを受賞しました。