| 研究課題/領域番号 |
19KT0027
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 特設分野 |
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| 研究分野 |
オラリティと社会
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
大山 慎太郎 名古屋大学, 医学部附属病院, 特任助教 (80768797)
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| 研究分担者 |
白鳥 義宗 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院教授 (20313877)
菅野 亜紀 富山大学, 学術研究部医学系, 特命助教 (20457039)
佐藤 菊枝 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (30731468)
山下 暁士 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (50750501)
平田 仁 名古屋大学, 予防早期医療創成センター(医), 教授 (80173243)
舩田 千秋 名古屋大学, 医学部附属病院, 助教 (90599515)
岩月 克之 名古屋大学, 医学部附属病院, 講師 (90635567)
古川 大記 名古屋大学, 医学部附属病院, 特任助教 (30837654)
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| 研究期間 (年度) |
2019-07-17 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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 | オラリティ / 整形外科 / 慢性疼痛 / 医療情報 / 機械学習 / 画像認識 / 感情分析 / 音声認識 / 表情認識 / ナラティブメディシン / 自然言語処理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
現在、“痛み”を詳細に可視化する技術がなく、熟練の医療人は巧みな会話を通して患者の痛みを聴取し認知行動療法的な癒しを与えるが、一方患者の焦りや不安を増幅させ、心因性要素を更に複雑化させて慢性痛を悪化させる外来もある。本研究は自然言語処理技術を利用し以下の3点を明らかにする過程で医師のオラリティの体系化を行いナラティブメディシンの診療学習ツールを開発する。
１． 外来でのオラリティは患者の慢性疼痛（の心因性修飾）をどこまで改善可能か。
２． 医師のオラリティ技能（癒し⇔カオス）はどういうパラメータで定量評価可能か。
３． 効果的な外来技術を習得するためのどういったトレーニングツールが開発可能か。
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| 研究成果の概要 |
本研究において、慢性疼痛患者の診療現場における医師のオラリティ・テクニックの体系化を行うための診療学習ツールを開発することを目標に遂行した。サーモカメラによる表情クラス分類と体温・脈抽出に関しては、後者は既存のライブラリを利用し実装可能であったが、表情に関しては診察現場におけるマスク装着が原則となったため精度が上がらず、手法からは最終的に除外した。B2Bスマートスピーカーを用い既存の機械学習モデルをベースに、対話（臨床）試験を実施し、そのデータで強化学習し、5クラスの感情パラメータ出力にSoftmax関数を適応したモデルを構築した。成果を国内学会で報告した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
疼痛（痛み）は極めて複雑な神経活動のアウトプットであり、一般に侵害受容性疼痛・神経障害性疼痛・心因性疼痛に大別されるが、その境界は明瞭なものではなく複雑にオーバラップする。特に慢性痛では中枢神経系での修飾が極めて複雑に生じており、情動や自律神経制御にも変調を伴うため、その症状を医師に伝えることに非常な困難が伴い、医師にとってもその分析は困難で経験、そして高度なオラリティ・テクニックを要する。この問題の解決のため本研究において熟練医師のオラリティ・テクニックの体系化を行うため、医師の診察における慢性疼痛患者の診療現場でのストレス応答を定量化し評価可能とする診療学習ツール開発した。
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