近年、妊娠中に発症する糖代謝異常「妊娠糖尿病（GDM）」を早期に予測し、生活習慣介入を前倒しで行うことで母子の合併症を減らす取り組みが注目されている。しかし、現在の標準スクリーニングである24～28週の経口ブドウ糖負荷試験（OGTT）は侵襲的かつ感度が限定的で、より早期のリスク把握が求められている。そこでオランダの研究チームは、睡眠中の心拍変動を初期妊娠（6～15週）に計測し、従来のリスク因子と組み合わせた機械学習モデルでGDM発症リスクを予測する手法を検証し、その結果をnpj Woment’s Healthで公開した。

米国の大規模出生コホート「nuMoM2b」から、OGTTと標準的家庭用睡眠試験を受けた2,748名（GDM121名）を解析対象とし、年齢・BMI・人種・家族歴などNIH推奨の7項目リスク因子と、...