JP2023534799A - 会話ベースの精神障害選別方法及びその装置 - Google Patents

会話ベースの精神障害選別方法及びその装置 Download PDF

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Abstract

Figure 2023534799000001
会話ベースの精神障害選別方法及びその装置が開示される。精神障害選別装置は、ストーリー、単語、音、絵、動き、色及び方向のうち少なくとも１つ以上を含む刺激を出力し、検査対象から刺激に対する応答を受信すると、応答の正解率又は前記応答に含まれた音声特徴を正常群及び疾患群の正解率又は音声特徴と比較して精神障害の有無を選別する。

Description

本発明の実施形態は、会話を通じて精神科疾患を選別する方法及びその装置に関する。
現在の精神障害（例えば、認知症、注意欠陥障害、学習障害、統合失調症、気分障害、依存症など）検査は、専門家によって特定の空間及び特定の時間に行われる。したがって、精神障害の有無の検査を受けようとする者は、検査のために予約をした後、その予約時間に病院などの特定の場所を訪問しなければならない不便さがある。
本発明の実施形態が解決しようとする技術的課題は、時空間に拘束されることなく病院ではない家などで楽に会話ベースで精神科疾患を選別することができる方法及びその装置を提供することにある。
上記の技術的課題を達成するための、本発明の実施形態による会話ベースの精神障害選別方法の一例は、ストーリー、単語、音、絵、動き、色及び方向のうち少なくとも１つ以上を含む刺激を出力するステップと、検査対象から前記刺激に対する応答を受信するステップと、前記応答の正解率又は前記応答に含まれる音声特徴を正常群及び疾患群の正解率又は音声特徴と比較するか、又は会話内容を分析して精神障害の有無を選別するステップとを含む。
上記の技術的課題を達成するための、本発明の実施形態による会話ベースの精神障害選別装置の一例は、ストーリー、単語、音、絵、動き、色及び方向のうち少なくとも１つ以上を含む刺激を出力するデータ出力部と、検査対象から前記刺激に対する応答を受信する音声入力部と、前記応答の正解率又は前記応答に含まれる音声特徴を正常群及び疾患群の正解率又は音声特徴と比較するか、又は会話内容を分析して精神障害の有無を判断する音声／会話分析部とを含む。
上記の技術的課題を達成するための、本発明の実施形態による記録媒体の一例は、コンピュータ読み取り可能な命令を格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記命令は少なくとも１つのプロセッサによって実行されるとき、前記少なくとも１つのプロセッサがステップを行うようにし、前記ステップは、ストーリー、単語、音、絵、動き、色及び方向のうち少なくとも１つ以上を含む刺激を出力するステップと、検査対象から前記刺激に対する応答を受信するステップと、前記応答の正解率又は前記応答に含まれる音声特徴を正常群及び疾患群の正解率又は音声特徴と比較するか、又は会話内容を分析して精神障害の有無を選別するステップとを含む。
本発明の実施形態によれば、検査対象は、あえて病院に訪問しなくても、家など心地よい空間で会話ベースの精神障害の有無を診断することができる。また、会話内容と音声データをともに活用して精神障害選別の精度を向上させることができる。
本発明の実施形態による精神障害選別方法を実装したシステム全体の概略的な構造の例を示す。 本発明の実施形態による精神障害選別方法の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態による精神障害選別を検査対象の正解率に基づいて把握する方法の一例を示す。 本発明の実施形態による精神障害選別を検査対象の音声特徴に基づいて把握する方法の一例を示す。 本発明の実施形態による精神障害選別に使用される刺激のうちストーリーの刺激の一例を示す。 本発明の実施形態による精神障害選別に使用される刺激のうちストーリーの刺激の一例を示す。 本発明の実施形態による精神障害選別装置の一例の構成を示す。
以下で、添付の図面を参照して、本発明の実施形態による会話ベースの精神障害選別方法及びその装置について詳細に説明する。
図１は、本発明の実施形態による精神障害選別方法を実装したシステム全体の概略的な構造の例を示す図である。
図１を参照すると、精神障害選別のためのシステムは、主に、ユーザ端末１００及び分析サーバ１４０を含む。ユーザ端末１００と分析サーバ１４０は、有線網や無線網などの通信網１５０を介して接続することができる。
ユーザ端末１００は、音声入力装置１１０、データ出力装置１２０及び通信部１３０を含む。ここで、音声入力装置１１０はマイクなどのように音を入力することができる装置を意味し、データ出力装置１２０は音を出力するスピーカー又は映像を出力するディスプレイ装置などを意味し、通信部１３０は分析サーバ１４０とデータを送受信することができる各種通信モジュールを意味する。ユーザ端末１００は、他にもプロセッサ、メモリなど、本実施形態の実装に必要な様々な構成をさらに含むことができる。ただし、本実施形態は説明の便宜上、精神障害選別のために必要な構成を中心に示している。
本実施形態において、ユーザ端末１００は、音声入力装置１１０、データ出力装置１２０及び通信部１３０を備えた端末であれば全て可能であるので、一般コンピュータ、タブレットＰＣ、スマートフォン、スマート冷蔵庫、スマートＴＶ、ＡＩスピーカー、各種ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）機器などで実装することができ、特定の装置に限定されない。
分析サーバ１４０は、ユーザ端末１００から受信したデータを分析して検査対象の精神障害（例えば、認知症など）の有無を判断する装置である。分析サーバ１４０は「サーバ」という用語に限定されず、サーバだけでなく一般コンピュータやクラウドシステムなどで実装することができる。
本実施形態は、精神障害選別のためにユーザ端末１００と分析サーバ１４０とが通信網１５０で接続されている構造を示しているが、必ずしもこれに限定されるものではない。例えば、分析サーバ１４０で行う機能の一部又は全部をユーザ端末１００で行われることができる。分析サーバ１４０の機能が全てユーザ端末１００で行われる場合、分析サーバ１４０は省略されてもよい。すなわち、分析サーバ１４０なしにユーザ端末１００で精神障害選別を行い、その結果を表示することができる。ただし、以下では、説明の便宜上、ユーザ端末１００と分析サーバ１４０とが通信網１５０で接続されている本実施形態の構造を中心に説明する。
図２は、本発明の実施形態による精神障害選別方法の一例を示すフローチャートである。
図１及び図２を参照すると、ユーザ端末１００はデータ出力装置１２０を介して刺激を出力する（Ｓ２００）。ここで刺激とは、検査対象の視覚又は聴覚を刺激することができるストーリーや音又は画像などを意味する。例えば、刺激は、ストーリー、単語、音、絵、動き、色及び方向のうち少なくとも１つ以上から構成されることができる。図５及び図６は、ストーリーの刺激の一例を示す。
一実施形態では、ユーザ端末１００は、分析サーバ１４０からリアルタイムで刺激内容を受信し、データ出力装置１２０を介して出力してもよく、ユーザ端末に予め保存された刺激内容を出力してもよい。
別の実施形態では、データ出力装置１２０を介して出力される刺激内又は刺激の間に干渉刺激を配置してもよい。ここで干渉刺激は正常群と疾患群の応答差を広げ、精神疾患選別の精度を高めるために検査対象に混乱を与えるための刺激である。例えば、図５のようなストーリーの刺激の場合に慣れたストーリーに出てくる慣れた単語や状況を不慣れな単語や状況に変えて出力することができ、ここで生成した単語や状況が干渉刺激に該当する。各刺激に対する干渉刺激の位置と内容は予め定められていてもよい。別の例として、検査対象が答える前に、直前刺激に対する記憶を消去することができるように、検査対象に質問する前に別のストーリーや、音、絵などの干渉刺激を出力するか、又は刺激と刺激の間に一定時間の休止期を与えることもできる。
別の実施形態では、ユーザ端末１００は、検査対象の応答に応じて出力する刺激の内容をリアルタイムで変えて出力することができる。リアルタイムで変更する刺激内容は、ユーザ端末１００で選択されてもよく、検査対象の応答をリアルタイムに分析サーバ１４０に提供して分析サーバ１４０からリアルタイムで変えた刺激を受信し、出力されてもよい。例えば、図５及び図６のストーリーの刺激において、質問に対する検査対象の応答の正解率が一定以上の場合に、より難しい内容のストーリーの刺激を出力するか、又は音や画像などの他の種類の刺激を出力することができる。検査対象の正解率に応じて、次に出力する刺激の種類などは予め定められていてもよい。
ユーザ端末１００は、刺激に対する検査対象の応答を、音声入力装置１１０を介して受信する（Ｓ２１０）。例えば、刺激が図５のようなストーリーの刺激である場合、ユーザ端末１００はデータ出力装置１２０を介してストーリーを音で出力してもよく、画面に視覚的に表示してもよく、又は音と画面に同時に出力してもよい。刺激を出力した後、ユーザ端末１００は図６のような質問をし、音声入力装置１１０を介して検査対象の応答を入力することができる。
ユーザ端末１００は、刺激を出力し、その刺激に対する検査対象の応答を受信する過程を、刺激を変えながら繰り返して行うことができる。例えば、ユーザ端末１００は、第１刺激を出力した後、それに対する検査対象の応答を受信し、第２刺激を出力した後、それに対する検査対象の応答を受信することができる。すなわち、ユーザ端末１００は検査対象と一種の会話を続ける形態で検査を行うことができるので、このために従来のＡＩスピーカーや各種スマート機器を本実施形態に活用することができる。
ユーザ端末１００は検査対象から入力された応答を分析サーバ１４０に送信し、分析サーバ１４０は検査対象の応答を分析して精神障害を選別する（Ｓ２２０、Ｓ２３０）。具体的には、分析サーバ１４０は、検査対象の応答内容を分析して、刺激に対する検査対象の応答の正解率及び／又は音声特徴が正常群に近いのかそれとも疾患群に近いのかを分析して精神障害の有無を判断することができる。検査対象の正解率に基づいて精神障害を選別する例を図３に示し、検査対象の音声特徴に基づいて精神障害を選別する例を図４に示す。別の例として、分析サーバ１４０は、検査対象の応答に含まれる単語数、文章完成度、低頻度単語の使用の有無、重義的文章や曖昧な文章の理解度、感情を表す言葉の使用頻度などを精神障害の有無の判断に併せて考慮することができる。
分析サーバ１４０は、精神障害の分析が完了すると、精神障害選別結果をユーザ端末１００又は所定の端末（例えば、検査対象の保護者又は医療スタッフの端末など）に提供することができる。
図３は、本発明の実施形態による精神障害選別を検査対象の正解率に基づいて把握する方法の一例を示す図である。
図３を参照すると、分析サーバ１４０は、刺激に対する検査対象の正解率３００を把握した後、正常群の正解率３１０及び疾患群の正解率３２０と比較する。図５及び図６のストーリーの刺激の場合には、分析サーバ１４０は、検査対象の応答を従来の多様な音声認識技術で分析して、各質問内容について検査対象の回答を把握した後、その回答が正解か否かを判断することができる。複数の刺激が検査対象に出力される場合、分析サーバ１４０は各刺激に対する正解か否かをそれぞれ把握することができる。
例えば、図５及び図６のストーリーの刺激に対して正常群の正解率３１０と認知症疾患の疾患群の正解率３２０が定義されている場合、分析サーバ１４０は検査対象の正解率３００が正常群と疾患群のうちどの群にもっと近いかを把握して認知症疾患の有無を把握することができる。すなわち、正常群の正解率が７０％であり、疾患群の正解率が３０％である場合、検査対象の正解率が２０％であれば、検査対象の正解率が疾患群より低いので、分析サーバ１４０は認知症疾患があると判断することができる。他の例として、検査対象の正解率が３０～７０％の間であれば、分析サーバ１４０は、検査対象の正解率が正常群と疾患群との間で疾患群に近いと認知症疾患が存在する可能性があると判断することができ、この場合、検査対象の正解率と正常群及び疾患群の各正解率との間の相対距離に応じて認知症疾患の存在可能性を確率で計算して提供することもできる。
図４は、本発明の実施形態による精神障害選別を検査対象の音声特徴に基づいて把握する方法の一例を示す図である。
図４を参照すると、分析サーバ１４０は、検査対象の音声特徴４００を分析して、正常群の音声特徴４１０及び疾患群の音声特徴４２０と比較することができる。分析サーバ１４０は、音声特徴の例としてフォルマント（ｆｏｒｍａｎｔ）、メル周波数ケプストラム係数（Ｍｅｌ－Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｃｅｐｓｔｒａｌ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ：ＭＦＣＣ）、音高、音長、音質（ｖｏｉｃｅ ｑｕａｌｉｔｙ）などを分析することができる。
分析サーバ１４０は、正常群に対する音声特徴４１０と疾患群に対する音声特徴４２０を予め把握して記憶しており、検査対象の音声特徴４００が正常群に近いのか、それとも疾患群に近いのかを把握して検査対象の精神疾患の有無を選別することができる。例えば、図５及び図６のストーリーの刺激に基づいて認知症に対する正常群の音声特徴４１０及び疾患群の音声特徴４２０が定義されていると、分析サーバ１４０は、検査対象の音声特徴４００が正常群と疾患群のうちどちらにどれだけ近いかを分析して認知症疾患の可能性を把握することができる。例えば、検査対象の音声特徴４００が疾患群の音声特徴４２０と８０％類似している場合、分析サーバ１４０は認知症疾患の可能性が８０％であると出力することができる。
音声特徴の比較は、多様な方法で行うことができる。例えば、分析サーバ１４０は、検査対象の応答から抽出する音声特徴の値（例えば、フォルマント、ＭＦＣＣ、音高等）を予め定めており、検査対象の応答から所定の音声特徴の値を把握し、これらの値を変数とするベクターを作る。正常群と疾患群の音声特徴の値も予めベクターで作られている。分析サーバ１４０は、検査対象の音声特徴のベクターと正常群及び疾患群の各ベクターとの間の類似度（例えば、ユークリッド距離など）を把握し、どれとより類似するかを把握することができる。
別の実施形態では、分析サーバ１４０は会話内容を分析して精神障害選別に用いることができる。例えば、分析サーバ１４０は、検査対象の応答から単語数、文章完成度、低頻度単語（すなわち、難しい単語）の使用、重義的文章や曖昧な文章の理解度、感情を表す言葉の使用頻度などを把握した後、所定の精神障害選別の基準値と比較して、精神障害の有無を判断することができる。例えば、分析サーバ１４０は、単語数が所定の値以下であれば精神障害であると判断し、低頻度単語の使用頻度が一定以上であれば精神障害でないと判断し、感情を表す言葉の使用頻度が一定以上であれば精神障害でないと判断することができる。あるいは、人工知能又は従来の多様な文章分析技法を用いて検査対象の応答に対する文章完成度や重義的文章又は曖昧な文章の理解度などを把握した後、これを基に精神障害の有無を選別することもできる。
別の実施形態では、分析サーバ１４０は人工知能を用いて会話内容を分析することができる。例えば、人工知能モデルは、正常群に属する人との会話及び疾患群に属する人との会話を通じて正常群と疾患群を分類するように学習することができる。分析サーバ１４０は、このように学習された人工知能モデルを用いて検査対象との会話を通じて精神障害の有無を判断することができる。人工知能モデルは、ＡＩスピーカーなど、ユーザとの会話が可能なモデルで構成することができる。例えば、分析サーバ１４０は、人工知能モデルを介して天気や日付などの日常的な会話を刺激として出力し、これに対する検査対象の応答を受信する過程を通じて把握された会話内容を用いて検査対象が正常群及び疾患群のいずれのクラスに属するのかを把握することができる。
分析サーバ１４０は、図３の検査対象の正解率３００、図４の検査対象の音声特徴４００及び会話内容のうちの少なくとも１つ以上をともに考慮して精神障害選別の精度を向上させることができる。
図５及び図６は、本発明の実施形態による精神障害選別に使用される刺激のうちストーリーの刺激の一例を示す図である。
図５を参照すると、ストーリーの刺激は所定の一定量のストーリーを含む。例えば、ストーリーの刺激は、興夫（フンブ）伝などのように広く知られている物語であり得る。ユーザ端末１００は、精神障害選別のためにストーリーの刺激を出力する際に、それをそのまま出力してもよく、又は特定の単語を所定の他の単語に置き換えて出力してもよい。例えば、フンブが飯じゃくしで頬を殴られる慣れた興夫（フンブ）伝のストーリーで慣れた「飯じゃくし」という単語を不慣れな「盆」に置き換えて出力することで認知症患者の干渉を最大化することができる。
図６を参照すると、ユーザ端末１００は、質問を通じて検査対象からストーリーの刺激に対する応答を受信することができる。
図７は、本発明の実施形態による精神障害選別装置の一例の構成を示す図である。
図７を参照すると、精神障害選別装置６００は、データ出力部６１０、音声入力部６２０及び音声／会話分析部６３０を含む。
精神障害選別装置６００は、図１のように通信網１５０で接続されているユーザ端末１００と分析サーバ１４０で実装されてもよく、又はユーザ端末１４０のみで実装されてもよい。例えば、データ出力部６１０、音声入力部６２０及び音声／会話分析部６３０は、アプリケーションとして実装され、スマートフォン、ＡＩスピーカーなどに搭載されて行うことができる。あるいは、データ出力部６１０及び音声入力部６２０はアプリケーションで実装され、スマートフォン、ＡＩスピーカー等に搭載されて実行され、音声／会話分析部６３０は分析サーバ１４０に実装できるなど精神障害選別装置６００は実施形態に従って、様々な形態で実装することができる。
データ出力部６１０は刺激を出力する。例えば、データ出力部６１０がＡＩスピーカーやスマートフォンなどに実装された場合、データ出力部６１０はＡＩスピーカーを介して刺激を出力することができる。実施形態によれば、データ出力部６１０は、外部の分析サーバ１４０から刺激を受信した後、それをＡＩスピーカーを介して出力することができる。あるいは、データ出力部６１０は、日付、天気、家族関係などの日常的な質問内容を刺激として出力してもよい。
音声入力部６２０は、刺激に対する検査対象の応答を受信する。例えば、音声入力部６２０がＡＩスピーカーに実装された場合に刺激に対する検査対象の答えをＡＩスピーカーを介して入力することができる。
音声／会話分析部６３０は、音声入力部６２０を介して入力された検査対象の応答を分析して精神障害の有無を選別する。例えば、図５及び図６のように、ストーリーの刺激に対する検査対象の応答を受信した場合、音声／会話分析部６３０は、検査対象の正解率を分析し、検査対象の音声特徴を分析することもできる。音声／会話分析部６３０は、実施形態に従ってユーザ端末１００に実装されてもよく、図１の分析サーバ１４０に実装されてもよい。音声／会話分析部６３０が図１の分析サーバ１４０に実装された場合、音声入力部６２０は検査対象の応答を分析サーバ１４０に送信することができる。
別の実施形態では、音声／会話分析部６３０は、音声入力部６２０を介して入力された検査対象の会話内容を分析して精神障害の有無を選別する。例えば、音声／会話分析部６３０は、検査対象の応答に含まれる単語数、低頻度単語の使用の有無、感情を表す言葉の使用頻度などを分析した後、所定の基準と比較して精神障害の有無を選別することができる。あるいは、音声／会話分析部６３０は、正常群と疾患群に属する人との会話内容を学習データとして用いて学習させた人工知能モデルを用いることができる。この場合、音声／会話分析部６３０は、人工知能モデルを介して検査対象との会話内容が正常群と疾患群のいずれに属するかを把握することができる。音声／会話分析部６３０は、正解率、音声特徴及び会話内容のうちの少なくとも１つ以上を用いて精神障害の有無を判断することができる。
また、本発明は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体にコンピュータで読み取り可能なコードとして実装することができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取れるデータが保存されるあらゆる種類の記録装置を含む。コンピュータで読み取り可能な記録媒体の例には、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク、光データ記憶装置などがある。また、コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、ネットワークに接続されたコンピュータシステムに分散され、分散方式としてコンピュータで読み取り可能なコードが保存され実行されることができる。
これまで、本発明に関してその好ましい実施形態を中心に見てきた。本発明が属する技術分野において通常の知識を有する者は、本発明が本発明の本質的な特性から逸脱しない範囲で変形された形態で実装され得ることが理解されるであろう。したがって、開示された実施形態は限定的な観点ではなく説明的な観点から考慮されるべきである。本発明の範囲は上記の説明ではなく特許請求の範囲に示されており、それと同等の範囲内にある全ての相違点は本発明に含まれるものと解釈されるべきである。

Claims (7)

  1. ストーリー、単語、音、絵、動き、色及び方向のうち少なくとも１つ以上を含む刺激を出力するステップと、検査対象から前記刺激に対する応答を受信するステップと、前記応答の正解率又は前記応答に含まれる音声特徴を正常群及び疾患群の正解率又は音声特徴と比較するか、又は会話内容を分析して精神障害の有無を選別するステップとを含むことを特徴とする、会話ベースの精神障害選別方法。
  2. 前記刺激を出力するステップは、刺激に対する正常群と疾患群との間の差を広げるためにストーリーの刺激に含まれる単語を所定の他の単語に置き換えて出力するステップを含むことを特徴とする、請求項１に記載の会話ベースの精神障害選別方法。
  3. 前記刺激を出力するステップは、前記検査対象の応答内容に従って出力する刺激を決定するステップを含むことを特徴とする、請求項１に記載の会話ベースの精神障害選別方法。
  4. 前記刺激を出力するステップは、刺激の間の出力間隔を制御するか、又は刺激に干渉刺激を配置するステップを含むことを特徴とする、請求項１に記載の会話ベースの精神障害選別方法。
  5. 前記音声特徴は、フォルマント、ＭＦＣＣ、音高、音長、及び音質のうちの少なくとも１つ以上を含むことを特徴とする、請求項１に記載の会話ベースの精神障害選別方法。
  6. ストーリー、単語、音、絵、動き、色及び方向のうち少なくとも１つ以上を含む刺激を出力するデータ出力部と、検査対象から前記刺激に対する応答を受信する音声入力部と、及び前記応答の正解率又は前記応答に含まれる音声特徴を正常群及び疾患群の正解率又は音声特徴と比較するか、又は会話内容を分析して精神障害の有無を判断する音声分析部とを含むことを特徴とする、精神障害選別装置。
  7. コンピュータ読み取り可能な命令を格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるとき、前記少なくとも１つのプロセッサがステップを行うようにし、前記ステップは、ストーリー、単語、音、絵、動き、色及び方向のうち少なくとも１つ以上を含む刺激を出力するステップと、検査対象から前記刺激に対する応答を受信するステップと、前記応答の正解率又は前記応答に含まれる音声特徴を正常群及び疾患群の正解率又は音声特徴と比較するか、又は会話内容を分析して精神障害の有無を選別するステップとを含むことを特徴とする、記録媒体。
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