Active learning with a chatbot positioning doll for mammography

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K12268
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62030:Learning support system-related
• Research Institution: Okayama University
• Principal Investigator: GOTO Sachiko 岡山大学, 保健学域, 准教授 (80243517)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: マンモグラフィ撮影技術教育 / コミュニケーションツール / 人工無能 / テキストマイニング

Outline of Final Research Achievements

In this study, we constructed a voice dialogue system with a pseudo-personality categorized into (1) normal type and (2) anxiety complaint type by utilizing artificial brainlessness. This system is a task-oriented dialogue system, and communicates by dialogue while making state transitions with answer keywords for questions in each category. The state transition scenarios in each category were created by extracting from the website of the screening facility that publishes "Q & A" regarding "breast cancer screening". At that time, word extraction and analysis were performed as text mining, and consciousness analysis that ordinary people would have related to "mammography" was performed and classified into each category.

Free Research Field

放射線科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

医療教育において会話が可能なシミュレータードールはあるが，そのほとんどは教員が選択的に会話を行っているものであり，自動応答が可能なタイプは非常に高価で大掛かりな装置となる。また，その応答内容は予めセッティングされたものであり，臨機応変な対応が求められる臨床現場の再現は不十分である。本研究が構築したシステムは，人工無能を活用することにより，自動応答学習内容を変化させる事で，より実際に近い臨床現場の再現が可能となる。また，本システムは，マンモグラフィに限らず，他のモダリティ検査においても適応可能であり，臨床現場で必要とされる判断力・技術・マナーの習得に絶大な効果を発揮するはずである。