自動音声認識と機械学習による新たな医学教育システムの創出

使用自动语音识别和机器学习创建新的医学教育系统

• 批准号: 22K10459
• 负责人: 小林 正和
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K10459/
• 关键词: 心肺蘇生; 音声認識; シミュレーション教育; 機械学習; 自然言語処理; 音声入力

本研究課題実施計画に関して、成果を以下に報告する。①既存のシミュレーション教育シナリオから、熟練した指導者が評価するレベルで評価項目のチェックリストを作成する：予定通りに進行し、24のシナリオに関してチェックリストと時間経過の目安を作成した。②シミュレーション中の発話内容を音声認識・自然言語処理により自動記録するシステムを開発する：心肺蘇生法および病院前救急隊活動のシミュレーション4コースにおいて、シナリオ実施中に学習者の音声を取得した。共同研究企業であるTXP medical株式会社のアプリケーションを改良しシステムを開発している。音声認識に関してはまだ技術的課題があるが、シミュレーション中の受講者の言動はシステムを用いて簡便に記録し、掲示板形式で表示することができている。現在、実際のシミュレーションにて検証を実施している。③記録内容とシナリオチェックリストの整合性を機械学習で評価するシステムを開発する。④結果と時間軸の記録をデブリーフィングツールに反映する：シミュレーション中の記録内容と時間経過を共有しデブリーフィングに用いることはできており、機械学習でチェックリストとの整合性を評価するシステムを現在開発中である。〇今後の予定 音声認識・自然言語処理により記録した内容とシナリオチェックリストの整合性を機械学習で評価し、結果と時間軸の記録をデブリーフィングツールに反映するシステムの開発を進める。プロトタイプを実際のシミュレーションで試用し、音声認識・自然言語処理による自動記録の精度向上を進め、システムの完成を目指す。システム完成後、実際のシミュレーションコースに本システムを導入し、学習効果の向上に関して、学習者の到達度評価や学習者・指導者に対する質問紙を用いて検証研究を行う。

The implementation plan of this research project is completed, and the results are reported below. ①Existing のシミュレーションeducation シナリオから, skilled した instructor が価するレベルでvaluation価project のチェックリストを成する: Predetermined pass りに carried out, 24のシナリオに关してチェックリストと Time passes の目安を成した. ②シミュレーション中の発语contentをVoice recognition・Natural speech processingによりautomatic recordingするシステムを开発する: cardiopulmonary resuscitation法およびHospital emergency team activityのシミュレーション4コースにおいて、シナリオ実中にlearnerの音声をGetした. The joint research company is TXP Medical Co., Ltd.'s new improved TXP Medical Co., Ltd. Voice Recognition Technology Issues, シミュレーション中の Speaker's Words It is easy to record and express in the form of a dashboard by using the animate はシステムをいて. Now, 実记のシミュレーションにて検证を実事している. ③The content of the record is the integration of mechanical learning and the evaluation of the recording content. ④Results and Timeline Record Record Contents and Timeline Record Record Contents and Timeline Reflection Record Contents and Timeline Reflection Record Contents and Record Contents in the Timelineーフィングに用いることはできており、Mechanical learning でチェックリストとのintegration review 価するシステムを is now open in 発中である. 〇Future decisions Sound recognition and natural speech processing Recording content and Integrated machine learning Comments, results, and records of the timeline are recorded in the timeline.プロトタイプを実界のシミュレーションでTrialし, Voice recognition・Natural speech processingによるAutomatic recordingのAccuracy improvementをEnterめ,システムのCompleteをocular fingerす. After the completion of システム, 実记のシミュレーションコースに本システムをImportし, the learning effect is upに対して、learnerのarrival assessment価やlearner·instructorに対するquestion paperを用いて検证研究を行う.