| 研究課題/領域番号 |
19K08071
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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52030:精神神経科学関連
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
稲田 俊也 名古屋大学, 医学系研究科, 特任教授 (00184721)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | うつ病 / 機械学習 / 自然言語処理 / 音声認識 / 人工知能 / 深層学習 / 構造化面接 / 評価尺度 |
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| 研究成果の概要 |
本研究はうつ病の重症度を客観的に評価するため，研究代表者らが開発したモンゴメリ・アスベルグうつ病評価尺度構造化面接の質問文をベースに人工知能での評価に適した回答が得られるように質問文を改良して，うつ病の重症度を推定するアプリケーションを開発した。深層学習モデル用データの集積，教師データと異なる評点が得られた設問文は回答を是正して学習用データに追加し、モデル学習を繰り返すとともに，アルゴリズムの改良や、質問文の改定，質問順序の変更，確認用質問文の追加などをくり返し行った。これらの改良と学習を積み重ねることによりうつ病重症度推定アプリで得られる評価の一致率は80％を越えるようになった。
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| 自由記述の分野 |
精神医学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年めざましい進歩をとげ，徐々に実社会にその成果が導入されつつあるAI（人工知能）技術を精神科領域にまで広げ，うつ病の重症度評価をAI診断面接で行える寸前のレベルにまで到達していることを示したことが本研究における最大の研究成果といえる。現時点ではAI診断面接と精神科医による診断一致率がまだ十分とは言えないが，今後さらにさまざまな工夫と学習の積み重ねにより，評価精度が高められると，①うつ病の臨床試験での均一な評価が可能となる，②精神科専門医がいなくてもAIでの遠隔評価が可能となる，③評価面接アプリとしての活用も期待できる，等の可能性を秘めておりこれらの社会的意義は極めて高いと思われる。
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