2022 Fiscal Year Final Research Report
Development of a support system for the prevention of postpartum depression by means of similar case presentation using machine learning techniques
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19K12237
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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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Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
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| Research Institution | Osaka University of Comprehensive Children Education (2021-2022)
The University of Shiga Prefecture (2019-2020) |
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Principal Investigator |
Oowaki Makiko 大阪総合保育大学, 児童保育学部, 教授 (00280008)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中村 由美子 学校法人文京学院 文京学院大学, 保健医療技術学部, 教授 (60198249)
竹村 匡正 兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 教授 (40362496)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 産後うつ病予防 / 母親 / 類似事例提示 / 支援方法の開発 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this research, our primary aim was to develop a 24-hour postpartum depression prevention system. We conducted a through evaluation of each consultation’s severity and urgency, employing the expertise of childcare support professionals, followed by extensive discussions. The evaluation process, utilizing BURT, a robust large language model (LLM), demonstrated remarkable performance in assessing the seriousness of the cases.
In the final year of our study, we focused on determining the system’s feasibility, specifically emphasizing active listening capabilities through fine-tuning based on GPT-2 (Generative Pretrained Transformer). During the last phase of our analysis, ChatGPT-3.5 was released. In our future research, we aim to develop an improved system by incorporating the advanced features of ChatGPT-4.
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| Free Research Field |
生涯発達看護学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の学術的意義は、人間力を必要とする人格レベルの作業である育児支援を、看護学と応用情報科学の研究者が協働して、看護技術や看護実践知を計算機上にモデリングし、そのモデルに基づいて類似事例とその対応策を提供して支援を行ったところにあった。そして、社会的意義は、実存する育児における悩みの事例を多く収集した上で、個別ニーズに応じて、対応に成功した類似事例を提供するというピアサポート的な支援を、機械学習を用いたシステムによって行おうとするところにあった。人工知能を搭載したシステムを用いた支援実践であることから、課題になりつつも、殆ど未着手である機械学習の倫理的課題に挑戦する点でも社会的意義もあった。
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