2021 Fiscal Year Annual Research Report
AI技術による面談要約・解析技術の開発による産業精神保健の質の向上
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19K22740
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
川上 憲人 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (90177650)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西 大輔 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 准教授 (40450605)
渡辺 和広 北里大学, 医学部, 講師 (60822682)
今村 幸太郎 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任講師 (80722793)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| Keywords | 人工知能 / 産業保健 / 面接 / 音声 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、人工知能(AI)技術を応用して、産業保健における労働者（ケース）と産業保健専門職との１対１の面談の音声記録から、(1)問題指向型（POMR）の面談記録録を自動生成し、(2)ケースの病態、経過や予後を予測し、さらに(3)面談データから産業保健専門職の面接の質を評価しフィードバックする技術を開発することで、わが国の産業精神保健の質の向上をはかることである。研究は5つのステップで行われる計画であった：１ 録音データからの文章生成技術の開発。２ 生成された文章から問題指向型の面談記録を自動作成する技術の開発。３ 面談記録からのケースの予後予測技術の開発。４ 面談データから産業保健専門職の面談の質の評価技術の開発。５ 大規模な試用と妥当性・有用性の検証。2019年度は１ 録音データからの文章生成技術の開発、２ 生成された文章から問題指向型の面談記録を自動作成する技術の開発、３ 面談記録からのケースの予後予測技術の開発を行った。まず、録音データからの文章生成技術の開発を進めた。音声収集デバイスを東京大学発のベンチャーであるフェアリーデバイセズ(株)から選定し、購入した。このデバイスを基に、音声記録からの文章生成アプリケーションプログラミングインタフェース(API)、生成された文章の確認編集機能を統合したシステムのプロトタイプを試行を重ねて開発したが、必ずしも実用に耐える水準での精度が研究期間内に達成できなかった。産業保健面談における音声記録の文書生成のやめには、文章生成アプリケーションの基礎技術の一層の改善が求められる。
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