2021 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 常磐大学, 人間科学部, 准教授 (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 |
本申請課題では，医療面接演習における面接技能評価の自動化・標準化を目指し，アンドロイド・ロボットを応用した模擬患者ロボットの開発と面接者の言語・非言語動作の解析技術を確立することを目的とした．2019年度では，アンドロイド型模擬患者ロボット（アンドロイドSP）を開発すると共に，ロボットを遠隔操作できるようにし，簡単な面接演習を行えるようにした．また，カメラやマイクにより，面接者の動きや発話を検出できるようにした．2020年度では，アンドロイドSPに音声認識・合成機能を導入し，面接者（医師）の質問に対して自律的に応答できるようにした．具体的には，一問一答形式の会話を想定し，面接者の発話が質問かどうかを判定し，質問の場合は文中のキーワードを基に回答できるようにした．この際，発話文に含まれる語句を基に質問らしさを表す指標（質問スコア）を求めるようにしたが，判定精度が低く，言い換え表現に対応できないといった問題があった．また，面接者の非言語動作として相槌（“頷き”）に着目し，カメラ画像を基に面接者の頷きの量を定量化できるようにした．この際，面接者の発話区間を基に“話しての頷き”を除外することにより，相槌としての頷き動作をより正確に抽出することができた．2021年度では，主に，音声対話システムの改良を行い，まず，医療面接実験において収録した発話文を解析し，質問文に見られる特徴を分析した．そして，その特徴を基に文章間の類似度を求めることにより，質問の内容を特定できるようにし，言い換え表現にも対応できるようにした．以上のように，研究期間内において，アンドロイドSP用の音声対話システムと面接者の非言語動作（主に頷き）の解析システムの基礎を構築できた．一方，被験者を用いた医療面接実験を十分に行うことができず，面接技能の定量化については検討の余地があるため，今後の課題としたい．
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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