医師の認知バイアスを軽減する診療支援システム開発：医師の個人差に着目して

• Project/Area Number: 23K16249
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: 香川 璃奈 筑波大学, 医学医療系, 講師 (10824675)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: 認知バイアス / 意思決定支援

Outline of Research at the Start

医療ミスの原因の一つとして多様な認知バイアスが知られていますが、認知バイアスを避けることは簡単なことではありません。昨今では、AIを活用した診療支援システムの開発が盛んですが、どんなにAIの精度が高くても、医師をはじめとする医療従事者の認知バイアスのために、AIによる支援を適切に活用しきれない恐れがあります。
本研究では、診療支援システムに認知バイアスを軽減するモジュールを組み込むことで、患者の利益と医療従事者の負担軽減の両立を目指します。

Outline of Annual Research Achievements

AIを使う人間が持つ認知バイアスとして、AIの助言を過小評価する現象（algorithm aversion）に着目した。特に、この現象が心理学分野で予てより知られてきた自己中心的助言割引で表現できることを多様なタスクで確認した。その上で、人間が助言（特に、幅のある助言「70±5％」）を統合して最終的な意思決定を行う過程を数理的に表現した。シミュレーション実験を行なうことで、人間の最終的な意思決定をより正確なものにするための簡便な介入を提案し、効果を実証した。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

AIを使う人間が持つ認知バイアスとして昨今着目されているAIの助言を過小評価する現象（algorithm aversion）を、この現象が心理学分野で予てより知られてきた自己中心的助言割引で表現できることを多様なタスクで確認した。
その上で、人間が助言（特に、幅のある助言「70±5％」）を統合して最終的な意思決定を行う過程を数理的に表現した。
シミュレーション実験を行なうことで、人間の最終的な意思決定をより正確なものにするための簡便な介入を提案し、効果を実証した。
基礎的なタスクで成果を得られたため、おおむね順調に進展していると判断した。

Strategy for Future Research Activity

擬似的な医療シナリオを用いて、医者や看護師を対象とした実証実験を行う。

Research Products

• [Journal Article] The nature of anchor-biased estimates and its application to the wisdom of crowds (2024)
  • Author(s): Honda Hidehito、Kagawa Rina、Shirasuna Masaru
  • Journal Title: Cognition Volume: 246 Pages: 105758-105758
  • DOI: 10.1016/j.cognition.2024.105758
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] 12-lead ECG synthesizer based on MQTT standards (2024)
  • Author(s): Masanori Shiro, Yu Sekiguchi, Rina Kagawa, Hiroshi Sato
  • Journal Title: Proceedings of the 29th International Symposium on Artificial Life and Robotics Volume: 29 Pages: 1259-1263
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] A privacy-preserving technique to identify the useful content of documents owned by multiple institutes (2023)
  • Author(s): Rina Kagawa, Akira Imakura, Masaki Matsubara
  • Journal Title: Lecture Notes in Computer Science Volume: 14457 Pages: 218-227
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Effective Textual Feedback in Musical Performance Education: A Quantitative Analysis Across Oboe, Piano, and Guitar (2023)
  • Author(s): Rina Kagawa, Nami Iino, Hideaki Takeda, Masaki Matsubara
  • Journal Title: Proceedings of the 16th International Symposium on Computer Music Multidisciplinary Research Volume: 16 Pages: 146-157
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Data collaboration analysis in predicting diabetes from a small amount of health checkup data (2023)
  • Author(s): Uchitachimoto Go、Sukegawa Noriyoshi、Kojima Masayuki、Kagawa Rina、Oyama Takashi、Okada Yukihiko、Imakura Akira、Sakurai Tetsuya
  • Journal Title: Scientific Reports Volume: 13 Issue: 1 Pages: 1-8
  • DOI: 10.1038/s41598-023-38932-x
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] A one-second wait improves judgment accuracy: A mouse tracking reveals cognitive processes during choice behaviors (2023)
  • Author(s): Masaru Shirasuna, Rina Kagawa, Hidehito Honda
  • Journal Title: Proceedings of the 45th Annual Conference of the Cognitive Science Society Volume: 45 Pages: 3672-3672
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] CROCUS: Dataset of Critique Documents of Musical Performance. (2023)
  • Author(s): Masaki Matsubara, Rina Kagawa, Takeshi Hirano, Isao Tsuji
  • Journal Title: Lecture Notes in Computer Science Volume: 13770 Pages: 253-266
  • Peer Reviewed
• [Presentation] 擬似的な12誘導心電図波形の生成：疾患を有しない成人を対象に (2023)
  • Author(s): 城真範, 関口祐, 香川璃奈, 佐藤洋
  • Organizer: 第43回医療情報学連合大会
• [Presentation] 効果的な集合知を引き出すためのアンカリングバイアスの活用： 理論的分析と現実的な数値推定への応用 (2023)
  • Author(s): 本田秀仁, 香川璃奈, 白砂大
  • Organizer: 日本認知科学会第40回大会
• [Presentation] 適応的道具箱の認知プロセス:マウストラッキングによる検討 (2023)
  • Author(s): 白砂大, 香川璃奈, 本田秀仁
  • Organizer: 日本認知心理学会第21回大会
• [Presentation] FL と DC 解析における通信コストと精度の比較: 筑波大学附属病院とつくば市役所の統合データ解析を想定して (2023)
  • Author(s): 豊田明広, 内立元豪, 小島真之, 香川璃奈, 大山孝, 今倉暁, 櫻井鉄也, 岡田幸彦
  • Organizer: 第37回人工知能学会全国大会
• [Presentation] ネットワーク送信可能な擬似的12誘導心電図生成システムの開発 (2023)
  • Author(s): 城真範, 関口祐, 香川璃奈, 佐藤洋
  • Organizer: 第62回日本生体医工学会大会
• [Presentation] 予測精度の高いAI を利用しても、人間の意思決定は正確にならない。 (2023)
  • Author(s): 香川璃奈, 本田秀仁, 野里博和
  • Organizer: 日本認知科学会第40回大会
• [Presentation] AI開発ライフサイクルに人間の認知バイアスが与える影響ーAIをつくる・つかう人間を知るー (2023)
  • Author(s): 香川璃奈
  • Organizer: 第71回 産総研人工知能セミナー
  • Invited
• [Presentation] Nudging or boosting group: utilizing anchoring effects for enhancing wisdom of crowds (2023)
  • Author(s): Hidehito Honda, Rina Kagawa, Masaru Shirasuna
  • Organizer: 1er Colloque international a distance NUDGES et EDUCATION
• [Presentation] One-second wait: boosting to improve workers’ accuracy with less their workload (2023)
  • Author(s): Masaru Shirasuna, Rina Kagawa, Hidehito Honda
  • Organizer: 1er Colloque international a distance NUDGES et EDUCATION
• [Presentation] Data Collaboration Cox Proportional Hazards Model for Privacy-preserving Survival Analysis Across Multiple Medical Institutions (2023)
  • Author(s): Akira Imakura, Ryoya Tsunoda, Rina Kagawa, Kunihiro Yamagata, Tetsuya Sakurai
  • Organizer: 10th International Congress for Industrial and Applied Mathematics
• [Presentation] The Impact of the Balance between Trust in Advice and Confidence in Human Judgment on Advice Utilization (2023)
  • Author(s): Rina Kagawa, Hidehito Honda, Hirokazu Nosato
  • Organizer: The 45th Annual Conference of the Cognitive Science Society
• [Presentation] Effective utilization of anchor-biased estimates for the wisdom of crowds (2023)
  • Author(s): Hidehito Honda, Rina Kagawa, Masaru Shirasuna
  • Organizer: The 45th Annual Conference of the Cognitive Science Society