Development of an Artificial Intelligence-Based Interview Support System to Determine Return to Work for Persons on Mental Leave

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K10446
• Research Institution: Okayama University
• Principal Investigator: 高尾 総司 岡山大学, 医歯薬学域, 准教授 (50335626)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 頼藤 貴志 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (00452566)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: AI / メンタルヘルス対応 / 復職判定

Outline of Annual Research Achievements

産業医機能の強化が期待されている。なかでもメンタルヘルス不調者への対応は大きな課題である。かかる課題について、就業規則等の労務管理にもとづく対応(業務的対応)と疾患治療による対応(医療的対応)を明確に区別して論理的一貫性のもとに再整理し、人事担当者が主体的に活用できる、療養中および復職判定のための手順と様式などのツールを整えた。しかしながら、これらのツールがあっても、なお、それぞれの会社における対応の独自性差異は無視できないほどに大きいままであるという課題は残されている。
本研究では、人工知能を活用することで、産業医等の産業保健スタッフのみならず人事担当者が、メンタル不調者の復職判定面談などを実施する際の標準化された支援システム構築を行うことを目的に実施した。
既存の産業医意見書、対応事例のテキストデータを用いて、最新の自然言語処理技術のモデルを用いて、復職判定を行うモデルを作成した。復職判定を行うモデルでは、初回相談時のテキストデータから、1年以内に復職可能か否かについて的中率（=accuracy）は0.86、AUCは0.95を示した。また、同モデルにおいて復職確率を各ケースごとに計算しそれを平均した結果は、復職までの期間が長くなるほど、値が大きくなる結果となり、一定の妥当性を示した。
併行して、次年度以降、事例対応に関するテキストデータの提供を依頼することのできる企業を、協力機関とするために、研究概要の説明会を実施した。

Current Status of Research Progress

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

Reason

研究初年度には、復職判定を行うモデルの構築、および、研究協力企業の募集を予定していた。
前者については、すでに保有している事例データを整理して、おおよそ、実態に即した予測ができるモデルの構築まで進んでおり、順調に進展している。
後者の研究協力企業の募集については、新型コロナウイルス感染症の影響もあり、開催時期そのものは遅らせた。企業の多くにおいて、ワクチンの職域接種等のため、研究協力の余力が少ないことを見込み、研究年度後半に説明会をオンラインで実施した。説明会への参加、説明会後の参加にむけた個別相談等は、おおよそ順調に進展している。

Strategy for Future Research Activity

研究二年目については、復職判定をおこなうモデルのブラッシュアップのため、研究協力企業から追加で提供されるデータを用いていく。これに際して、研究協力企業が直接的に人の手を介することなく、情報をアップロードできるWEBシステム（セキュリティも確保したうえで）を年度中盤までを目処に準備する。
また、研究協力企業の募集にあたっては、民間のみならず、自治体等についても説明の機会を設ける。

Causes of Carryover

研究が効率的に進んだ。具体的には、対面で予定していた説明会等をオンラインに変更したことで、会場費や旅費が発生しなかった。一方で、今後、研究協力企業を確保していくうえでの、個別の相談の機会については、次年度以降、積極的に対面での要請も想定することで、全体としては大きな変更にはならないものと想定している。