2019 Fiscal Year Annual Research Report
高度な医療コミュニケーション教育に向けたアンドロイド型医療面接システム
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19H04497
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
橋本 卓弥 東京理科大学, 工学部機械工学科, 講師 (60548163)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤倉 輝道 日本医科大学, 医学部, 教授 (00238552)
樫村 正美 日本医科大学, 医学部, 講師 (00550550)
大久保 公裕 日本医科大学, 大学院医学研究科, 大学院教授 (10213654)
伊藤 保彦 日本医科大学, 大学院医学研究科, 大学院教授 (40203179)
早坂 明哲 日本医科大学, 医学部, 助教 (50516094)
竹下 俊行 日本医科大学, 大学院医学研究科, 大学院教授 (60188175)
竹村 裕 東京理科大学, 理工学部機械工学科, 教授 (60408713)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 患者ロボット / 医療面接 / 医学教育 / アンドロイド・ロボット |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2019年度では，まず，我々がこれまでに開発を行ってきたアンドロイド・ロボットを本研究用にカスタマイズし，アンドロイド型模擬患者ロボット（以下，アンドロイドSP）のプラットフォームの開発を行った．このアンドロイドSPは，人間のような表情表出機能だけでなく，2自由度の眼球運動と3自由度の頭部運動が可能である．また，現段階では自動応答による面接演習は難しいと考え，ロボットの発話や動作を遠隔操作できるシステムを構築した．これにより，ロボットを操作するための人手は必要となるものの，簡単な面接演習を行えるようにした．さらに，ロボット側に設置したカメラやマイクを用いて，面接者の視線，頷き，発話音量，発話タイミングなどの非言語動作を検出する方法について検討した．そして，実際の医療面接を想定した面接ロールプレイ実験を行い，面接者の非言語動作を精度よく計測できるかどうかを確認すると共に，システムの改良点について検討した．その結果，以下の3点を明らかにした．
①アンドロイドSPは面接者に対して実際の患者と対話しているような臨場感を与えることができる．一方，より人間らしい動作にするために，表情や視線の表出方法やタイミングを改良する必要がある．
②カメラで撮影した顔画像から，面接者の頷きや視線の動きを定量化する方法を考案した．手動による計測結果と比較することにより，精度よく計測できることを確認した．一方，頷きに関しては，相槌としての頷きだけでなく，発話中に見られる“話しての頷き”も検出してしまうことが多いことが分かった．
③マイクで取得した音声信号から，面接者の発話音量や発話タイミングを定量化する方法を考案し，精度よく計測できることを確認した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の予定通り，本研究のプラットフォームとなるアンドロイドSPのハードウェアを整備することができた．また，実際の医療面接を想定して面接シナリオを作成し，被験者を用いた面接ロールプレイを実施することができた．さらに，画像処理や音声信号処理により，面接者の非言語動作（視線，頷き，発話音量，発話タイミング）を定量化することができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
2019年度の実施状況を鑑み，2020年度では以下の3点について重点的に研究を進める．
①音声認識／音声合成技術を導入し，面接者の問いかけに対して自律的に応答できるようにする．
②複数人の被験者を用いた面接ロールプレイ実験を実施し，解析した非言語動作とOSCE評価との関連性を調査する．
③頷き動作の検出において，相槌としての頷きだけでなく，“話し手の頷き”も検出されることが多かった．そこで，②と並行し，それら2種類の頷き動作を分けて解析するべきかどうか検討を重ねる．
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