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The development of the mental health support system at work with artificial intelligence - the decision for return to work-

Research Project

Project/Area Number 19K19431
Research Category

Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Basic Section 58030:Hygiene and public health-related: excluding laboratory approach
Research InstitutionUniversity of Tsukuba

Principal Investigator

DOKI SHOTARO  筑波大学, 医学医療系, 助教 (60808781)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2023-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2022: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords人工知能 / 産業医学 / 抑うつ状態 / ニューラルネットワーク / 機械学習 / メンタルヘルス / AI / 強化学習 / ディープラーニング
Outline of Research at the Start

本研究は、機械学習(ニューラルネットワーク)をはじめとするArtificial intelligence (AI)の技術を用いて、産業医学の分野にて対応が困難であったメンタルヘルスの問題を抱える労働者への、最適な対応ができるシステム構築を目的とする。メンタルヘルスの問題は多様化し、適切な対応が困難となっている。そのため、膨大な産業医面談記録のデータを用いて、産業医の判断をAIに学習させることで、病気休暇の取得の要否や、病気休業期間、職場復帰のタイミングを自動判定するメンタルヘルス支援者用面談補助システムを構築する。

Outline of Final Research Achievements

A predictive model of depressive state in the workplace was developed using data from a large cross-sectional survey of workers. The accuracy of detecting employees' depressed mood was approximately 90%, a relatively high value. We examined the performance of this model in comparison with the judgment of psychiatrists, and found that it was as accurate as that of psychiatrists. Based on the results of the above research, we identified the features for constructing an interview assistance system for mental health supporters that automatically determines when to return to work.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

うつ病の質問紙の多くは主観的な気分で判定されるが、研究成果により開発した本モデルでは、客観的な評価項目のみを利用してうつ病を判定するため、偏見のせいで心理的な質問への回答を避けることを排除できる。これにより、本モデルはうつ病のスクリーニングとして利用できる可能性がある。

Report

(5 results)
  • 2022 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • 2019 Research-status Report
  • Research Products

    (5 results)

All 2023 2022 2020 2019

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (3 results)

  • [Journal Article] AIを用いた職域におけるメンタルヘルス支援2023

    • Author(s)
      道喜将太郎
    • Journal Title

      臨床精神薬理

      Volume: 26 Pages: 299-304

    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Journal Article] Comparison of predicted psychological distress among workers between artificial intelligence and psychiatrists: a cross-sectional study in Tsukuba Science City, Japan2022

    • Author(s)
      Doki et al.
    • Journal Title

      BMJ open

      Volume: - Issue: 6 Pages: e046265-e046265

    • DOI

      10.1136/bmjopen-2020-046265

    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] 人工知能により労働者のメンタルヘルス不調を精神科医よりも高精度で判定2022

    • Author(s)
      道喜将太郎; 笹原信一朗; 堀大介; 大井雄一; 髙橋司; 池田有; 池田朝彦; 新井陽; 室井慧; 松崎一葉
    • Organizer
      第95回産業衛生学会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 人工知能(AI)による労働者の抑うつ状態の予測:ニューラルネットワークモデルの作成2020

    • Author(s)
      道喜将太郎
    • Organizer
      第93回日本産業衛生学会
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] 人工知能による職場のうつ病予測モデル ~筑波研究学園都市での大規模調査の機械学習を用いた初期モデルの構築~2019

    • Author(s)
      道喜将太郎
    • Organizer
      第29回体力・栄養・免疫学会
    • Related Report
      2019 Research-status Report

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Published: 2019-04-18   Modified: 2024-01-30  

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