人工無能を実装したマンモグラフィ用ポジショニングドールによるアクティブラーニング

• 研究課題/領域番号: 19K12268
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分62030:学習支援システム関連
• 研究機関: 岡山大学
• 研究代表者: 後藤 佐知子 岡山大学, 保健学域, 准教授 (80243517)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2022-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2021年度)
• 配分額: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円); 2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2019年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
• キーワード: 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 / アクティブラーニング

研究開始時の研究の概要

本件の主な研究内容として，①ポジショニングドールの開発，②模擬患者・模擬技師の行動シナリオの構想，③人工無能（自動応答プログラム）作成およびカテゴリー別学習，④人工無能のポジショニングドールへの実装，⑤マンモグラフィ臨床技能予備演習，⑥行動シナリオおよび人工無能の改良，⑦評価項目・評価基準・課題の抽出，⑧学生を対象としたマンモグラフィ臨床技能評価への適応・評価，以上8項目を挙げる。本研究を通し，学生の臨床実践能力の向上を目指すアクティブラーニングシステムを確立する。

研究成果の概要

本研究では，人工無脳（チャットボット）というICTを活用することにより，①ノーマル型，②不安訴え型にカテゴライズした疑似人格を持つ音声対話システムを構築した。本システムはタスク指向型対話システムとし，各カテゴリーの質問に対する解答キーワードで状態遷移をさせながら対話によるコミュニケーションを実行する。各カテゴリーにおける状態遷移シナリオは，「乳がん検診」に関する「FAQ」について公表している検診施設webサイトより抽出して作成した。その際，テキストマイニングとして単語抽出，分析を行い，「マンモグラフィ」に関連する一般人が持つであろう意識分析を行い，各カテゴリーへ分類した。

研究成果の学術的意義や社会的意義

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。