| 研究課題/領域番号 |
20K11983
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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 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
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| 研究機関 | 流通科学大学 |
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研究代表者 |
持田 信治 流通科学大学, 商学部, 教授 (40412374)
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| 研究分担者 |
中島 智晴 大阪府立大学, 人間社会システム科学研究科, 教授 (20326276)
満行 泰河 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 准教授 (40741335)
橘 昌幸 広島国際大学, 保健医療学部, 教授 (70380491)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | ベイジアンネットワーク / 医療スタッフ / 患者監視 / ３秒ルールインテリジェンス / 行動判断 / 患者 / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は３秒ルールインテリジェンス実現に向けた基礎研究を行う。３秒ルールインテリジェンスは人と同じ３秒未来までの行動選択の揺らぎの中で行動の順位付けを行い、行動する人工知能である。人は３秒間の行動遷移空間内で行動の優先付けを行い、行動している。そこで本研究は人の様子見行動に着目する。本研究は人の様子見行動は複数の行動候補の発現確率が行動発現閾値以下で変動する状況であると考え、人の様子見行動のメカニズムを模擬する試行システムを試作する。そして本研究は試作したシステムの様子見行動の能力検証を行い、複雑な状況下でも人に沿った行動ができる安全な人工知能実現に向けた知見獲得を目指す。
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は３秒ルールインテリジェンス実現に向けた知見と課題を得ることである。
３秒ルールインテリジェンスは複雑な状況下での判断と行動の優先順位付けが可能な人工知能であり、人の判断と行動は３秒単位の価値観の揺らぎの中で行われているとの仮定に基づいて、人と同様の判断を行う。３秒ルールインテリジェンスが実現すれば、環境状況が変化する中で、人との協働作業が可能な人工知能が実現する。そこで、本研究は医療現場でのスタッフとの協働作業を行う上での知見獲得を目指して、以下を実施目標としている。（１）人の判断と行動は３秒未来までの価値観で決まるとの仮定の検証を行う。（２）医療現場の状況に従って設定された条件付き確率テーブルを持つベイジアンネットワークを試作して、患者支援行動発現確率を得るための知見を得る。（３）ＷＥＢ上に３秒ルールインテリジェンス試行システムを構築する。そこで、２０２０年度は人の判断と行動の揺らぎに関する知見収集を行った。加えて病院内の医療スタッフの患者に対する様子見から支援行動に至る、行動発動の条件の分析を行った。具体的には放射線治療部門の医療スタッフとディスカッションを行い、患者に対する多様な評価軸を明らかにするための知見と課題を収集した。その結果、動的ベイジアンネットワークの構成要素はスタッフのスキル、治療内容、患者の状態、業務状態が適当であることが明らかとなった。加えて、医療スタッフからベイジアンネットワークに設定する条件付き確率テーブルの値を試験的に収集して、ベイジアンネットワークにエビデンスを与えることによりを患者支援行動発現確率の試算を行った。今後、本研究は患者支援行動の発現確率が敷居値を越えると、患者への支援行動が発現されるとして、医療スタッフの支援行動模擬に向けた知見と課題収集を進める。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
２０２０年度の研究は概ね計画通りに進捗している。具体的には、３秒ルールインテリジェンスが医療現場でのスタッフとの協働作業を行うための知見獲得を目指して、以下を実施した。（１）人の環境判断に関する調査の実施。（２）医療スタッフの患者に対する評価軸の検討実施。（３）医療スタッフの患者と環境に対する評価軸の明確化。（４）医療スタッフの患者と環境に対する評価要素を用いた、ベイジアンネットワークの試作と試行の実施。（１）については関連学会で報告を行った。そして（２）については、医療現場におけるヒヤリハットデータを収集して分析を行い、動的ベイジアンネットワークの構成要素はスタッフのスキル、治療内容、患者の状態、業務状態が適当であることを明らかにした。スタッフのスキルとはスタッフの業務習熟度、時間帯による疲れ、集中力の低下等であり、治療内容とは特殊な治療を含むか否かである。そして患者の状態とは患者の意識レベル、歩行機能等であり、業務状態とは時間帯や混雑状態による業務ストレスである。また、上記（２）については更に、医療スタッフにヒアリングを行い、ベイジアンネットワークに設定する条件付き確率テーブルを生成してベイジアンネットワークを試作した。そしてベイジアンネットワークに幾つかの環境状況に沿ったエビデンスの組みあわせパターンを与えて確率値を得た。本確率値は医療スタッフの患者への補助の必要性を示す値であり、医療スタッフの行動への価値観を示す値であると判断する、すると本確率値がある閾値を越えた状態は医療スタッフの患者への補助が必要である状態を示すことになる。そして本ベイジアンネットワークによる試行結果は現場の医療スタッフの判断に近いものであった。今後、更にベイジアンネットワークに動的処理能力を追加することにより、時間と共に変化する医療スタッフの価値観と行動判断の揺らぎを模擬する。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究の目的は３秒ルールインテリジェンス実現に向けた知見と課題を得ることである。３秒ルールインテリジェンスが実現すれば、環境状況が変化する中で、人との協調作業可能な人工知能が実現する。３秒ルールインテリジェンスは、人の行動は人の価値観の揺らぎの元で行われており、更に、人の価値観の揺らぎは３秒間隔で起こるとの仮定に基づいて人の行動判断を模擬する。そこで、２０２０年度は人の価値観の揺らぎは環境変化と人の経験により起こるとの仮説に基づき、人の行動判断を模擬するベイジアンネットワークを試作した。そして、２０２１年度はベイジアンネットワークの条件付き確率テーブルの精度向上を行う。条件付き確率テーブルの精度向上は医療スタッフからのヒアリングを進めることにより行い、更に試作したベイジアンネットワークにエビデンスを動的に与えることにより動的ベイジアンネットワークへの展開を図る。動的なエビデンスの設定は医療環境の時間的な変化を捕らえて変化することにより実現する。更に２０２１年度は３秒ルールインテリジェンスをＷＥＢ上に試作するためにシステムの設計を行う。具体的な設計ポイントは３秒ルールインテリジェンスを複数の動的ベイジアンネットワークで表現して、ベイジアンネットワークを環境変化により動的に切り替えるメカニズムの検討である。例えば検討案の１つとして、３秒のサンプリングタイムで収集した環境情報を条件付き確率テーブルへ動的に反映する手法がある。環境変化への動的な対応機能が実現すれば、人の判断と行動の揺らぎの模倣が可能となる。そして、人の判断と行動は３秒未来までの価値観で決まるとの仮説に基づく３秒ルールインテリジェンスの試作状況に関して、関連学会で報告を行う。
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