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J-GLOBAL ID：202102222822296406   整理番号：21A0984634

腫瘍学遭遇のための自動共感検出【JST・京大機械翻訳】

Automated Empathy Detection for Oncology Encounters

著者 (9件)： Chen Zhuohao (University of Southern California,Signal Analysis and Interpretation Lab,Los Angeles,CA,USA) ,  Gibson James (University of Southern California,Signal Analysis and Interpretation Lab,Los Angeles,CA,USA) ,  Chiu Ming-Chang (University of Southern California,Signal Analysis and Interpretation Lab,Los Angeles,CA,USA) ,  Hu Qiaohong (University of Southern California,Keck School of Medicine,Los Angeles,CA,USA) ,  Knight Tara K. (University of Southern California,Schaeffer Center for Health Policy & Economics,Los Angeles,CA,USA) ,  Meeker Daniella (University of Southern California,Keck School of Medicine,Los Angeles,CA,USA) ,  Tulsky James A. (Dana Farber Cancer Institute and Brigham and Women’s Hospital,Harvard Medical School,Boston,MA,USA) ,  Pollak Kathryn I. (Duke Cancer Institute,Durham,NC,USA) ,  Narayanan Shrikanth (University of Southern California,Signal Analysis and Interpretation Lab,Los Angeles,CA,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICHI  ページ： 1-8  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 感情は,他の人々の状況,展望,および感情の理解を含む。臨床的な相互作用において,臨床医は,患者および患者中心ケアおよび意思決定をサポートすることにより,臨床医を樹立するのを助ける。オーディオ記録の遭遇の観測による医師のコミュニケーションの理解は,手作業の注釈と分析によって主に行われる。しかし,手動アノテーションは禁止的に高いコストを持つ。本論文では,手動プロセスを加速する可能性のある実世界の顔対面腫瘍学遭遇の記録における感情的相互作用を自動的に検出するためのマルチモーダルシステムを提案した。自動音声と言語処理パイプラインを用いて,音声のテキストへの転写だけでなく,音声を分割し,分割した。性別と音響的特徴は,患者によって提供される感情的機会と,腫瘍医による表現された共感の両方を検出するのを助けるために誘導される。サポートベクターマシン(SVM)を用いて共感予測を行い,平均精度(AP)に関して特徴の異なる組合せに関する性能を評価した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  意思決定 ,  コミュニケーション ,  *腫瘍 ,  オーディオ機器 ,  多モード ,  アノテーション ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 感情移入 ,  *腫瘍内科学 ,  臨床医 ,  言語処理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 腫瘍学 ,  共感