Elucidation of decision-making factors in multi-tasks on clinical practices

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人間の意思決定要因には、外界からの情報、資源の制約などの外的要因を制御し、経験（知識やスキル）、感情、価値観、それに伴う認知バイアスなどの内在的要因がある。また、主な意思決定モデルには、合理的意思決定モデル（Rational Decision-Making Model）、直感的意思決定モデル（Intuitive Decision-Making Model）、認識重視型モデル（Recognition-Primed Decision Model）がある。本研究では、昨年度まで意思決定者が過去の経験に基づいて現状の認識を構築し、それを用いて最適な選択肢を選ぶモデルで、状況を認識し、それに対応する行動を迅速に選択するプロセスとされている認識重視型モデルに着目して研究を行なってきた。具体的には、Virtual Reality(VR)技術を用いて外的要因を制御し、仮想世界を用いた状況学習理論に基づいたVR多重課題教材（VR Materials for Multiple Task: VRMMT）を開発し、体験中の生体反応データの取得のためNIRS(Near-Infrared Spectroscopy: NIRS)を用いた前頭前野の脳血流変化量とHead-Mounted Display（HMD）を用いた瞳孔径、脈拍センサを用いた脈拍数、GHz-Spin-Rotation Sensor（GRS）センサーを用いた皮膚抵抗データを取得可能なシステムを開発した。取得した生体データから特徴量を算出し，3要因の分散分析を行った。脈拍間隔では15個の特徴量のうち4個，皮膚電気抵抗では7個の特徴量のうち2個，NIRS信号では6個の特徴量のうち2個，瞳孔径では4個の特徴量のうち3個で5%水準で有意な差を示した。また、VR教材と動画教材体験後のfMRIによる脳内活動の特徴についても解析を行なった。