| Project Area | Ultra-High-Definition Mental Health Care by Digital-Human Integration: New Strategy for utilizing Multi-Modal, Big, and Precision Data |
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| Project/Area Number |
21H05066
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Transformative Research Areas, Section (I)
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| Research Institution | Fukushima Medical University |
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Principal Investigator |
竹林 由武 福島県立医科大学, 医学部, 講師 (00747537)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中島 俊 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 認知行動療法センター, 室長 (10617971)
重藤 優太郎 千葉工業大学, 人工知能・ソフトウェア技術研究センター, 主任研究員 (50803392)
青木 俊太郎 福島県立医科大学, 医学部, 助教 (60786416)
横谷 謙次 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(社会総合科学域), 准教授 (40611611)
二瓶 正登 鹿児島純心女子大学, 人間教育学部, 講師 (40789749)
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| Project Period (FY) |
2021-08-23 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥27,300,000 (Direct Cost: ¥21,000,000、Indirect Cost: ¥6,300,000)
Fiscal Year 2023: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 2022: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 2021: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000)
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| Keywords | 自然言語処理 / 心理療法 / 医療コミュニケーション / 共感 / 認知行動療法 / コミュニケーション / 深層学習 / 機械学習 / natural language / deep learning / psychotherapy / process study / 対話分析 / テキストマイニング |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、厳格な臨床試験によって系統的に集積された高品質の心理療法の言語データを対象として、最先端の自然言語解析を用いて、心理療法における対話パターンやホームワークへの記入パターンから臨床的な転帰と関連する言語的な特徴量を抽出する。具体的には、心理療法セッションの録音データから作成される逐語録やホームワークに記入された文字記録に対して種々の自然言語処理および深層学習を適用し、1)発話の定量的なスコア リング、2)患者や治療者の発話クラスタリング、3)治療プロトコル逸脱の自動判定等を行う ことのできるアルゴリズムを開発し、種々の臨床的な転帰等との関連を検証する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、臨床試験等によって系統的に集積された高品質の心理療法等のコミュニケーション場面の言語データを対象として、最先端の自然言語解析を用いて、心理療法における対話パターンやホームワークへの記入パターンから臨床的な転帰と関連する言語的な特徴量を抽出する。具体的には、国内の心理療法の臨床試験データで収集された心理療法セッションの録音データから作成される逐語録やホームワークに記入された文字記録に対して種々の自然言語処理および深層学習を適用し、1)発話の定量的なスコアリング、2)患者や治療者の発話クラスタリング、3)治療プロトコル逸脱の自動判定等を行う ことのできるアルゴリズムを開発し、種々の臨床的な転帰等との関連を検証する。
初年度は研究体制および研究実施環境の整備を進めた。具体的には、本研究の遂行に不可欠な自然言語処理および深層学習のエキスパートである医療物理の研究者との連携を図り、解析に必要なPC環境の整備と解析に必要なデータ作成を進めた。平行して、サンプルデータを用いて深層学習を適用と新規の提案モデルの予備的な検証を行った。併せて、予測モデルによる予測結果の解釈や理論的考察のために、心理療法場面におけるテキスト分析に関する方法論的、理論的レビューを進めた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
環境整備が整い、データ整備も進んでいる。またレビュー論文も草稿ができあがり投稿に向けて準備が進んでいる。さらに、当初の計画以外に連携が広がり、解析に利用な可能なデータが拡大し、コミュニケーションについて多角的な検証が可能となった。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は、データ作成を完了させ、解析モデルを洗練・固定し、検証を進めていく。平行して、成果を論文等でまとめ、公表していく。
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