| 研究課題/領域番号 |
19K22740
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分58:社会医学、看護学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2020年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2019年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 人工知能 / 産業保健 / 面接 / 音声 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、産業精神保健面談の課題点である(1)面談の内容を記録整理して他の専門職につなげることが技術的、時間的に困難、(2)面談の内容からケースの今後の予想（例えば自殺リスク）を立てることが困難、(3)効果的な面談の方法について訓練を受けたことがないこと、を解決するために、AI技術を応用して、面談の音声データに基づく記録の自動作成、予後予測、面談の質の評価システムを構築し、それを用いて支援、改善することで、産業精神保健の質を大幅に向上させるものである。
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| 研究成果の概要 |
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、問題指向型（POMR）の面談記録録を自動生成し、ケースの病態、経過や予後を予測し、さらに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った。しかしながら、録音データからの文章生成技術の開発というステップで技術的困難に遭遇し、さまざまな工夫によりシステムのプロトタイプを作成し試行を重ねたが、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。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
録音データからの文章生成技術の開発というステップで技術的困難に遭遇し、さまざまな工夫によりシステムのプロトタイプを作成し試行を重ねたが、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実用に耐える音声記録の文書生成のためには、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ことが明らかとなった。
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