Development of communication support system for nursing based on natural language processing and machine learning technologies

基于自然语言处理和机器学习技术的护理沟通支持系统开发

• 批准号: 20K11093
• 负责人: 中島 陽子
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Kushiro National College of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K11093/
• 关键词: 介護事例データベース; 個人属性データベース; 介護支援; クラスタリング; 質問応答; 文章類似度; 認知症; 機械学習; 文章要約; 介護コミュニケーション; BPSD; 認知症グループホーム支援; 自然言語処理

2022年度は、昨年度まで取り組んできた介護職員の経験不足を補うために、利用者の困りごとを入力しその対応方法を提示する介護支援方法提示モデルの改善と介護職員による評価を行なった。改善策として、主に介護事例データベースへ介護施設で通常業務の中で作成する議事録から困りごと文とその対応方法文を自動抽出する機構と介護支援提示モデルに利用者の個人属性を考慮し具体的で利用者に効果的な対応方法文を生成する機構に取り組んだ。介護事例データベースへの自動追加の手法として、施設で行われるケア会議の議事録と音声データを利用し、事前学習言語モデルである bert-base-japanese-whole-word-masking と 日本語版 Wikipediaなどを資源として生成された SQuAD 形式のデータに介護事例 DB を用いてファインチューニングを用いた質問応答モデルを適用し、利用者ID、困りごととその対応文を抽出した。議事録から抽出した場合の精度は90%、音声データを利用した場合の精度は51.5%の精度となった。利用者の性格や趣味などの個人属性を考慮した対応方法を提示するために、新たに個人属性データベースを構築し、似た属性を持つ利用者のクラスタリングを行うことで、似た属性の利用者の介護事例データを対象として介護方法を提示する手法を提案した。個人属性は利用者ID、性別、年齢、性格、趣味、仕事の５項目とした。４施設の介護従事者２４名による評価を行なった。個人属性を考慮しない場合と個人属性を考慮した場合の精度比較をしたところ、個人属性を考慮しない場合の精度は 71.1%, 個人属性を考慮したモデルの精度は34.4%となった。個人属性を考慮したモデルの精度は低い結果ではあったものの、対応方法文は具体的で個人属性により適した文であり、個人属性を考慮することは有効であることが示唆された。

In 2022, we selected a group of employees to make up for the shortage of employees, users to make efforts to improve the quality of their services, and suggestions on how to improve the quality of employees. Improve policy, main case, media application, general business, process, text, method, text, automatic extraction, organization, media support, prompt, user's personal attributes, specific user's results, method, text, organization, group. Method for automatically adding media case files to the database, setting up the file to be used, learning speech files in advance, bert-base-japanese-whole-word-masking Japanese Wikipedia Wikipedia Resource creation, SQUAD format creation, use of media case DB, user ID, user ID, user ID困りごととその対応文を抽出した。The accuracy of the recording is 90% in the case of extraction, and the accuracy of the sound recording is 51.5% in the case of utilization. The user's personality, interest and personal attributes are considered. The user's personal attributes are constructed. The user's personal attributes are maintained. The user's personal attributes are protected. The user's personal attributes are protected. The user's personal attributes are protected. Personal attributes include user ID, gender, age, personality, interest, and official status. 4. 24 persons who set up the mediation service were evaluated. The accuracy of the comparison of the individual attributes is 71.1%, and the accuracy of the comparison of the individual attributes is 34.4%. The accuracy of personal attributes is low. The accuracy of personal attributes is low. The accuracy of personal attributes is low.

项目成果

Sightseeing Guidance System to Maximize Satisfaction Using Real-Time Spot Informatio

利用实时景点信息最大限度提高满意度的观光导览系统

• 发表时间: 2022
• 期刊: Journal of Engineering and Digital Technology (Preprint)
• 作者: Hirotoshi Honma;Yuya Sato;Yoko Nakajima
• 通讯作者: Yoko Nakajima

介護事例データベースを用いた介護支援提示モデルの構築

利用护理案例数据库构建护理支持呈现模型

• 发表时间: 2023
• 作者: 中島陽子*;結城政宗;本間宏利;Michal Ptaszynski;桝井文人;秋葉友良
• 通讯作者: 秋葉友良

A Method for Automatically Extracting User's Problem Sentences and Their Care Method from Conference Data in Nursing Facilities

护理机构会议数据自动提取用户问题句的方法及其护理方法

• 发表时间: 2022
• 作者: Masaki Iwata*;Yoko Nakajima;Hirotoshi Honma
• 通讯作者: Hirotoshi Honma

テキストの形態パターン情報を活用した汎用型未来動向予測支援システムの開発

使用文本格式模式信息开发通用未来趋势预测支持系统

• 发表时间: 2021
• 期刊: 釧路高専紀要
• 作者: 緒形 明美;小木曽 加奈子;藤原 奈佳子;小堀栄子;尾野光司，Evan A. Winiger，長谷川美佳，中谷香江，辻林もも，本多智佳，冨澤理恵，松本大輔，渡邉幹夫，大阪ツインリサーチグループ，乾富士男;中島 陽子，ミハウ・プタシンスキ，本間宏利， 桝井文人
• 通讯作者: 中島 陽子，ミハウ・プタシンスキ，本間宏利， 桝井文人

Development of a Caregiver Support Presentation Model using Automatic Sentence Generation

使用自动句子生成开发护理人员支持演示模型

• 发表时间: 2022
• 作者: Masamune Yuki*;Hirotoshi Honma;Yoko Nakajima
• 通讯作者: Yoko Nakajima