| 研究領域 | デジタル‐人間融合による精神の超高精細ケア：多種・大量・精密データ戦略の構築 |
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| 研究課題/領域番号 |
21H05066
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅰ)
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| 研究機関 | 福島県立医科大学 |
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研究代表者 |
竹林 由武 福島県立医科大学, 医学部, 講師 (00747537)
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| 研究分担者 |
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, 研究生 (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 鹿児島純心大学, 人間教育学部, 講師 (40789749)
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| 研究期間 (年度) |
2021-08-23 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
27,300千円 (直接経費: 21,000千円、間接経費: 6,300千円)
2023年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
2022年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
2021年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
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| キーワード | 自然言語処理 / 心理療法 / 医療コミュニケーション / 人工知能 / GPT / BERT / 深層学習 / プロセス研究 / 共感 / 認知行動療法 / コミュニケーション / 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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| 研究開始時の研究の概要 |
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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| 研究成果の概要 |
本研究では、心理療法や医療問診の言語データに最新の自然言語処理モデルを適用した。まず、BERTの拡張モデルを用いてセラピストの治療プロトコル遵守を予測し、一定の予測性能を示した。また、治療マニュアル辞書を用いたBERTモデルでも同様の結果を得た。医療問診におけるGPT-4による共感予測では、言語特徴量のみに依存する場合の限界が判明した。SentenceBERTモデルを用いて心理療法のワークシートから抑うつ関連の思考パターンを抽出し、それが臨床アウトカムの改善に関連することが示された。最後に、GPT-4を活用した心理療法のノベルゲームを開発し、無作為化比較実験で感情表出スコアの改善効果を示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、発展が目覚ましい自然言語処理のAIモデルを心理療法領域に適用し、臨床のアウトカムやプロセスを予測する種々のモデルを開発し、一定の性能を示した。心理療法領域におけるAIベースの自然言語処理の適用は世界的にも萌芽的な段階にあり、多様なアプローチ方法をデータの特徴に応じて適用し、その活用法を示した本研究は、当該領域の発展に大きく寄与する学術的意義の高い成果である。また、本研究の成果は、予測性能をさらに高めることで臨床的に実用性の高いモデルになる可能性を持つ。今後の進展によって臨床に還元されうる本研究の知見は、社会的意義も高い。
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