Research for watching a patient behavior using Three Second Rule Intelligence
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20K11983
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61040:Soft computing-related
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| Research Institution | University of Marketing and Distribution Sciences |
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Principal Investigator |
持田 信治 流通科学大学, 商学部, 教授 (40412374)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中島 智晴 大阪公立大学, 人間社会システム科学研究科, 教授 (20326276)
満行 泰河 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 准教授 (40741335)
橘 昌幸 広島国際大学, 保健医療学部, 教授 (70380491)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | ３秒ルールインテリジェンス / ベイジアンネットワーク / 人工知能 / 行動判断のゆらぎ / 医療スタッフ / 患者監視 / 行動判断 / 患者 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は３秒ルールインテリジェンス実現に向けた基礎研究を行う。３秒ルールインテリジェンスは人と同じ３秒未来までの行動選択の揺らぎの中で行動の順位付けを行い、行動する人工知能である。人は３秒間の行動遷移空間内で行動の優先付けを行い、行動している。そこで本研究は人の様子見行動に着目する。本研究は人の様子見行動は複数の行動候補の発現確率が行動発現閾値以下で変動する状況であると考え、人の様子見行動のメカニズムを模擬する試行システムを試作する。そして本研究は試作したシステムの様子見行動の能力検証を行い、複雑な状況下でも人に沿った行動ができる安全な人工知能実現に向けた知見獲得を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は人と同様な価値観を持つ人工知能実現に向けた知見と課題を得ることであり、３秒ルールインテリジェンスによる行動判断の試行を目指す。３秒ルールインテリジェンスは、人の行動判断は３秒サイクルの揺らぎの中で行われているとの仮定に基づいて、人の行動判断を模擬する人工知能であり、ベイジアンネットワークにより算出される行動選択確率と行動発現の閾値により人の揺らぎを模擬する。３秒ルールインテリジェンスは算出された行動選択確率が行動発現の閾値を超えた場合に、行動を選択する。そこで、本研究は以下を実施目標としている（１）人の判断と行動は３秒未来までの価値観で決まるとの仮定の検証を行う。（２）医療現場の状況に従って設定された条件付き確率テーブルを持つベイジアンネットワークを試作して、患者支援行動発現確率を得るための知見を得る。（３）ＷＥＢ上に３秒ルールインテリジェンス試行システムを構築して、行動判断機能の評価を行う。そこで、２０２２年度は２層にしたベイジアンネットワークへの環境情報の自動入力の検討を行った。具体的には、画像入力と音声の自動入力により２層目のベイジアンネットワークへのエビデンス自動設定の検討を行った。そして、２層にしたベイジアンネットワークを使用した３秒ルールインテリジェンスによる人と同様な価値観実現の可能性の検討を行い、検討内容をまとめて、学会に投稿を行い、採録された。加えて検討内容を学会にて発表した。。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
２０２２年度の研究はやや遅れており、期間延長申請を行っている。理由はコロナ禍により共同研究者との意見校交換や打ち合わせに遅延が生じているからである。しかし、２０２２年度は、研究目標であるＷＥＢ上での３秒ルールインテリジェンス試行システム構築に向けて、以下を実施した。（１）放射線治療現場に於ける、インシデントからアクシデントへの患者状態の遷移情報の収集。（２）２層ベイジアンモデルへの環境情報の自動入力の検討。（３）患者支援行動発現トリガとなる閾値設定方法の検討。具体的には（１）については治療現場におけるヒヤリハット情報をインシデントとアクシデントの２段階に分け、インシデントからアクシデントへの時系列的遷移情報の収集を行った。医療現場の情報の収集は継続している（２）については治療現場の画像情報と音声情報の自動入力方法を検討した。（３）についてはファジーを利用したダイナミックスレッショルド（閾値）を検討した。そして、２層にしたベイジアンネットワークを使用した３秒ルールインテリジェンスによる人と同様な価値観を持つ人工知能の実現可能性の検討を行い、学会に投稿を行い、採録された。加えて同内容を学会にて発表した。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究の目的は人と同じ価値観を持つ人工知能実現に向けた知見と課題を得ることであり、具体的には人の判断を模擬する簡易システムの試作を行い、３秒ルールインテリジェンス実現に向けた知見と課題を得ることである。そこで、２０２３年度は人の意思決定の揺らぎを模擬する２層の動的ベイジアンネットワークの検討を行い、ベイジアンネットワークへの自動エビデンス設定の可能性を検討する。そして、選択行動に設定された閾値のダイナミックスレッショルド（閾値）化の検討を行い、価値観を持つ人工知能実現の可能性を検討する。具体的には、環境の変化の自動観察を行い、ベイジアンネットワークへのエビデンスとダイナミックスレッショルド（閾値）の自動設定の可能性を検討する。加えて、インシデントレポートの収集継続による、条件付き確率テーブルの精度向上を行う。環境変化の自動取り込みと行動選択のダイナミックスレッショルド（閾値）が実現すれば、人の行動の揺らぎの模倣の可能性が高まる。そして本研究は最後に人と同じ価値観を持つ人工知能の実現の可能性をまとめる。
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Report
(3 results)
Research Products
(4 results)
