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J-GLOBAL ID：202102223139493772   整理番号：21A3351781

対話エージェントにおける問診と傾聴の比率が情報収集に与える影響

Is active listing ratio the key to elicit medical information?

著者 (8件)： 川上勲 (立教大 大学院人工知能科学研究科) ,  藤堂健世 (東京工大 情報理工学院) ,  藤堂健世 (立教大 大学院人工知能科学研究科) ,  北澤正樹 (北澤技研) ,  北澤正樹 (立教大 大学院人工知能科学研究科) ,  高橋聡 (関東学院大 理工) ,  吉川厚 (東京工大 情報理工学院) ,  吉川厚 (立教大 大学院人工知能科学研究科)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2021  号： HCI-195  ページ： Vol.2021-HCI-195,No.27,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2021年11月23日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,対話エージェントを用いた問診における,質問と傾聴の比率が患者から得られる情報量に与える影響とその心的要因を明らかにする.本研究は,問診のような個人の機微に関わる情報の開示を求める対話タスクでも信頼関係を容易に構築して,正確な情報を多く得られるような対話エージェントの設計に向けた取組の1つである.実験はまず実際の問診で使用されている質問項目をベースとして,回答に対する傾聴の発生比率を変更した問診シナリオを事前に作成する.つぎに,そのシナリオをチャット画面に逐次表示する形式で回答までの時間や回答拒否回数を計測すると共に,対話エージェントの印象に関する事後アンケートを行う.そして,収集したデータから傾聴比率と情報量との関係や心的要因について分析した.その結果,傾聴(共感)の影響として,行動面では傾聴が多すぎると得られる回答数が減少する傾向が見られた.印象の面では,患者からの回答に対し,25%-50%の傾聴(共感)を行うことにより,良好な印象を得られることが確認できた.(著者抄録)

シソーラス用語： エージェント ,  *問診 ,  情報収集 ,  比率 ,  感情 ,  *知能ロボット ,  GUI【計算機】 ,  看護師 ,  患者 ,  データ解析 ,  仮説検定 ,  医療従事者
準シソーラス用語： 共感性 ,  *傾聴 ,  対話エージェント

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (25件)：

• 青野修一. 問診データ・アンケート調査の統合とAI. 医機学, 2019, vol. 89, no. 6, p. 511-517.
• 吉田勝美. 問診の現状と問題点. 第35回日本人間ドック学会ワークショップ「総合健康評価へのアプローチ」, 日本人間ドック学会誌. 1995, vol. 9, no. 3, p. 328-331.
• 柳生久永, 大石修二, 中村博幸, 松岡健. II 診断へのアプローチ I 問診, 診察. 日本内科学会雑誌, 2004, vol. 93, no. 6, p. 1084-1087.
• 川村昇, 樺沢一之, 長田美栄子. 逐次問診システム, 医用電子と生体工学, 1974, vol. 12, no. 4, p. 240-243.
• 有田龍太郎, 吉野鉄大, 堀場裕子, 引網宏彰, 嶋田豊, 並木隆雄, 田原英一, 南澤潔, 村松慎一, 渡辺賢治. 患者中心の自動問診システムを目指した課題抽出とその解決. 日東医誌. 2018, vol. 69, no. 1, p. 82-90.

タイトルに関連する用語 (5件)： 対話エージェント ,  問診 ,  傾聴 ,  比率 ,  情報収集