2022 Fiscal Year Annual Research Report
自然言語に対する人工知能技術適用による心理療法支援システムの開発
| Project Area | Ultra-High-Definition Mental Health Care by Digital-Human Integration: New Strategy for utilizing Multi-Modal, Big, and Precision Data |
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| Project/Area Number |
21H05066
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| Research Institution | Fukushima Medical University |
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Principal Investigator |
竹林 由武 福島県立医科大学, 医学部, 講師 (00747537)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
青木 俊太郎 福島県立医科大学, 医学部, 助教 (60786416)
中島 俊 筑波大学, 国際統合睡眠医科学研究機構, 准教授 (10617971)
重藤 優太郎 千葉工業大学, 人工知能・ソフトウェア技術研究センター, 主任研究員 (50803392)
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| Project Period (FY) |
2021-08-23 – 2024-03-31
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| Keywords | 自然言語処理 / 深層学習 / 心理療法 / プロセス研究 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、臨床試験等によって系統的に集積された高品質の心理療法等のコミュニケーション場面の言語データを対象として、最先端の自然言語解析を用い て、心理療法における対話パターンやホームワークへの記入パターンから臨床的な転帰と関連する言語的な特徴量を抽出する。具体的には、国内の心理療法の臨 床試験データで収集された心理療法セッションの録音データから作成される逐語録やホームワークに記入された文字記録に対して種々の自然言語処理および深層 学習を適用し、1)発話の定量的なスコアリング、2)患者や治療者の発話クラスタリング、3)治療プロトコル逸脱の自動判定等を行う ことのできるアルゴリズムを開発し、種々の臨床的な転帰等との関連を検証する。
本年度は前年度に引き続き、解析に必要なデータ作成を進めるとともに、サンプルデータを用いて深層学習の適用と新規の提案モデルの予備的な検証を行った。併せて、予測モデルによる予測結果の解釈や理論的考察のために、心理療法場面におけるテキスト分析に関する方法論的、理論的レ ビューを進めた。
本年度は心理療法の対話データの作成に加え、医療コミュニケーション場面の患者と医師の対話データの作成を行った。具体的には、問診場面のロールプレイ場面を撮影した動画データの文字起こしを行い、解析用データとして整備を行った。また、方法論のレビューから、BERTを用いた自然言語処理モデルの適用の有効性が示唆され、先行研究に基づくモデルの拡張方法について検討を行い、サンプルデータに適用してモデルの有用性の予備的な検討を進めた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
当初の想定よりも、心理療法の対話データの文字起こしとアノテーションといった、学習に必要なデータの生成に多くの時間とマンパワーを要しており、その調整が必要であるため。
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| Strategy for Future Research Activity |
解析用のデータ生成の整備にかかる人員等の調整を行うとともに、解析をスムースに進められるよう、サンプルデータを用いての解析モデルの整備を進める。
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Research Products
(2 results)
