この研究では、REM睡眠行動障害（RBD）のスクリーニングのために開発されたActiTectという全自動、オープンソースの機械学習ツールを紹介します。RBDは、パーキンソン病やレビー小体型認知症の前兆として重要です。研究では、アクティグラフィーからの異常な動きを検出するため、堅牢な前処理と自動的な睡眠・覚醒検出を含むパイプラインを構築しました。78人の個体でモデルを開発した結果、優れた精度（AUROC = 0.95）を達成しました。他のデータセットでも性能が確認され（AUROC = 0.84-0.94）、多様なデータ取得状況において一般化可能であることが証明されました。このツールは、オープンソースで使いやすく、広範な採用や独立した検証、共同改善を促進し、ウェアラブルデバイスを用いた統一されたRBD検出モデルの実現に貢献することを目指しています。