Tech Doctor 從 2,000 名日本勞工的穿戴設備數據中，建立活動、睡眠與心率變異度基準值

Tech Doctor（執行長：湊 和修，總部：東京都中央區）透過分析從參與研究的企業員工（約 2,000 名）取得、長達約 15 個月的穿戴設備數據，建立了依據年齡與性別劃分的活動、睡眠與心率變異度基準值。該研究成果已於第 99 屆日本產業衛生學會（2026 年 5 月 27 日至 30 日舉行）中發表。

本研究運用超過 50 萬人次/天的 Google Fitbit 數據，針對活動量、睡眠與心率變異度等 16 項指標，建立了日本勞動世代的基準值（中位數與 95% 預測區間）。除了年齡、性別與溫度變化外，研究亦顯示出這些指標與病史及代謝症候群之間的關聯性，證實了利用穿戴數據進行個人化監測與健康指導的潛力。

■ 研究背景
近年來，來自穿戴設備的日常數據應用日漸普及，相關研究顯示數據與健康狀態及疾病風險之間存在關聯。例如，メタ分析指出增加步數可顯著降低全死因死亡率及慢性病風險。然而，若要將穿戴數據應用於健康管理，必須具備判斷指標是否在「正常範圍內」的基準值。目前，日本國內大規模的基準值研究尚屬有限。

■ 研究方法
對象：1,996 名 25 至 65 歲的企業員工（男性 1,260 名，女性 736 名）。
裝置與期間：使用 Google Fitbit 進行測量，期間為 2023 年 1 月至 2025 年 11 月（平均佩戴時間 435 天）。

■ 研究結果
・心率變異度（SDNN）：年輕族群男性中位數較高（25 歲時男性 32ms，女性 27ms）。數值隨年齡增長而下降，且男性降幅較大，60 歲左右男女差異縮小。
・活動量：男性的步數表現始終較高。總體力活動量（TPA）則呈現隨年齡增長而增加的趨勢。
・睡眠：男女的睡眠時間均隨年齡增長而減少。深層睡眠比例亦隨年齡老化而降低。
・健康關聯性：在有病史或符合代謝症候群基準的族群中，確認了心率變異度降低及心率升高現象。