S10 p1 mitsuyoshi-sama_2
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基調講演：「心の鍵を開く感情技術」第１部 東京大学大学院医学系研究科 音声病態分析学講座 特任講師 光吉俊二氏
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- 1. 音声による病態分析学 2015 東京大学医学部音声病態分析学講座 大学院医学系研究科 特任講師 Ph D. Shunji Mitsuyoshi, 博士（工学）光吉俊二 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析
- 3. 感情・心理規格化のアウトライン 1. 感情表現の調査更新 2. 感情項目の確定 （同義語・同意語の収束） 3. 感情項目の生理反応調査、マトリックス更新 （心的身体的作用と生体物質の関係 マトリックス） 4. 感情項目の関係メカニズム更新 5. 感情項目の規格化 ①感情辞書 ②感情項目 ③感情マトリックス ④感情メカニズム 感 情 の 工 業 規 格 化 へ → 感情って幾つあるの？ → どういう内容属性？ 生理とどう関係あるの？ 「感情って何グラム？」→ どういう構造しているの？→ 2015 会社説明 感情の規格化 3
- 4. 感情表現の調査 感情って、いったいいくつあるの？ By 光吉 (1999~2006) 4,500語 日本語 英語 Emotional RGBY 4,500語を 英訳し 223語 にグルーピング ２２３語を４つの 色のグループに 分別 緑色の感情 黄色の感情 赤色の感情 青色の感情 辞書・心理学書等から 感情単語を ピックアップ 2015 会社説明 感情の規格化 心理学辞典・広辞苑・日本語大辞典 ・Oxford English Dictionary 臨床精神分析学辞典 4
- 6. matter 興奮 ストレス 不安 嫌悪 闘争 恐怖 うつ 快不快 安定 陶酔 期待 心拍 瞳孔 交感神経 発汗 体温 血圧 周期 免疫 CRH 覚醒 ○ACTH○ ◎ ◎ ◎ ○ ◎ ◎ 日周 NPY 沈静 ○CRH ◎ ○× NA× Cortisol ○ VP ○恒常性 ◎ ◎ 活性 ◎ 日周 ACTH ○ ◎× × CCK-4 前◎ ○ ◎強 ○ ◎強 ○ ○ CCK-8 全◎前× ○ Melatonin ○× 幸福 ○ × 忘却機能 日周季節 活性 endorphin 沈静 NA× NA× 快感 ○ 運動快感 NK活性 βEnd CRH× ◎ ◎ ACh CRH◎ ◎ NA ◎ CRH◎△ ◎ ◎ ◎ ◎ ◎ ◎ 拡大 緊張記憶 Adrenaline CRH◎△ ◎ ◎ J◎ ◎ 拡大 緊張 DA ◎ CRH◎ ◎ 低◎ 記憶 5-HT CRH◎ ◎× 低◎ ◎ ◎ Ang- CRH◎ Garanin CRH◎ × SRIF CRH× αーMSH CRH× × GABA CRH× NA× NA× BZD × ◎ Diazepam NA× NA× ○ Ethanol NA× NA× cnk β-carboline ○◎ Isoprenaline ◎ Yohimbine ◎ Fenfluramine ◎ Sodium lactate ◎ CO２ ◎強 ◎強 Caffeine 覚醒 ◎ Galanin ×？ Oxytocin × × ×？ 母性行動 FMRF Amide × ◎？ Testosterone × ◎強 Androgen × ◎ Estrogen × × Progesterone × Corticoid ○ 感情や精神状態（横軸）、および身体反応（縦軸）に影響するという確認が学会 誌や論文などの治験にある、生体物質やホルモンなどを調べ、対批表マトリックスにした。 目的：脳の活動と伝達物質・ホルモンから導かれる情動の発生メカニズムの推定 ○は合成/分泌，○×は分泌して抑制，◎は促進，CRH ◎はCRH 合成・ 分泌促進，前◎は前頭葉皮質で促進，全◎は脳全体 で促進，前×は前頭葉皮質で抑制，低◎は低下したら促進，×は抑制， ○恒常は分泌により恒常性を維持，CRH ×は，CRH 合成・分泌抑制，◎×で制御，△は調整，NK はナチュラルキラー細胞， 活性は免疫機能の活性，機能は免疫機能，日周はバイオリズム， ?は報告情報，- は文献[9] に記載なし 表を見てわかるように- が多く，心と感情と分泌物質の関係では不明な部分が多い．CCK 系統と5-HT, GABA, DA は複 雑にお互い影響しあって情動に作用するようである．また，性ホルモンは闘争と深く結びついているようである．これらの分泌 物や物質は脳神経活動に制御され，大脳辺縁系と情動と記憶は密接に連携している 表１：心的身体的作用と生体物質の関係 情動反応・身体反応と物質の関係調査 2015 会社説明 感情の規格化 6
- 10. （博士論文・日本機械学会編集「感覚・感情とロボット」より） 感情の規格化 ④平静 ①快活 ②主張・不快 ③ 落ち 込み この感情地図を英訳することは、対応する単語の不足（日本語の心境単語 ４５００語に対して英語２２３語程度）からきわめて困難 感情のMIL規格 STE 工業規格番号化 みんなで世界中の技術者が自由にemotionを扱えるようにしよう！ ① ② ③ ④ STY <P> -L -L STR <N>-D -Ag STB <N>-U -Ax STG <P>-S Regulation 1st circle 2nd circle 5th 6th 7th 8th3rd circle 4th circle 「空気を読む」 「せつない」 という表現を英語にできない場合 「せつない」＝STB <N>-U –Ax- 2 2015 会社説明 感情の規格化 10
- 13. 人の感情発話の評価2800名 100名以上の主観でラベルされた音声試料 50,000発話（2800名）×100主観 １名１時間で300発話評価の作業=11年間かかりました。 自然感情発話データ： 自然な感情が出易い映像を見せながら 会話を収録した。 演技感情発話データ： シナリオにそって感情をこめて発話させ た。 評価ツール手法： 男女年齢を平均化した１００名の評価者を使 い、音声を無意識に評価できる専用ツールでランダム に組み合わされた音声セットを聞き、発話者の感情を判定させた。 人の主観の標準化 ＜学習データ（2800名の発話）、テストデータ（1100名の発話）＞ 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 13
- 14. ST/PST の構造特徴 2800名の主観再現メカニズム etc 固定された200 以上のパラメー タで解析する 全員共通の主観分離 規則性を見つけ出す 主観学習データ 解析パラメータ 解析結果 主観分析 主観再現ロジック 実はとても大変、普通の研究 者は気が変になります！ 学習データ（2800名の発話） １００名の主観評価つき 人の主観を 判定ロジック ルールに置き換える 各種分析手法 （HMM / NN / SVM など） を試したが、 手作業とルールベース分析で実用レベルまでに到達した。 A A∩B B 本人評価 他者評価 学習データ 特許取得済み 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 14
- 18. 判定ロジックのオープン試験1100名 etc 他者評価と本人主観で ラベルされた感情音声 オープン・テストデータ （１１００名） 固定されたパラメータと判定ロジックで人の主観と 同じように分離できるか？試験する 学習用と異なる 主観テストデータ 主観分析再現 パラメータ・ロジック・ルールセット 人の主観と同じ ように色で分離 できればロジックは 人の主観を 再現出来たと いえる。 A： 発話者が発話直後に、自分の感情がどうであったか上記の評価ツールを使って確認した。 B： 他者による発話者の感情判定を上記の評価ツールを使って実施した。 A∩B ： AとBで同じ評価 （1/100程度） だった音声を学習用とテストデータとした。 A A∩B B 本人評価 他者評価 テストデータ 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 18
- 19. 人の感情判定の主観の再現はできたが、認識率までには至らない STの主観再現性能試験 （オープンテスト） 結果 光吉俊二 ＩＥＥＥ論文「Emotion Voice Analysis System Connected to the Human Brain」発表から ＜実施＞日本ＳＧＩ社 縦軸・横軸は各種パラメータセット Bならば、怒りと喜びを分離するセット構成 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 19
- 20. ST Ver2.0 ST Emotion 発話単位で、情動および感情を色でリアルタイムに表示する可視化ツール 市販化 １と２で会話をする４０名 ST判定ロジックの人主観の一致試験 etc 判定ロジックルール 人の主観で作られたＳＴで、本人の自然な発話感情も認識できるのか？ ＜実施＞日本ＳＧＩ社 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 20
- 21. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 感情 情動 本人主張 (日本人・正解) vs 聞き手 (日本語を知らない外国 人・比較) 本人主張 (日本人・正解) vs 聞き手 (日本人・比較) 本人主張 (日本人・正解) vs ST (機械・比較） 本人評価 外国人 ST 70% 外国人 ST 86% STの主観一致率（直感テスト） 科学的には人の主観の一致率が低すぎることが判明 = 感情認識100％を標榜するのは嘘とわかる → ライバル技術壊滅(日本撤退) 結果 人の感情認識能力とSTの認識率の比較実験 考察： 情動は自動システムであると世界の科学者 は考えている. ＝ＳＴも人も人種を超えて一致率が高い（認 知・文系研究者の意見として、感情は文化 や風俗・環境などの認知影響を受け一致し にくいので基準が低い可能性がある）. 日本人 日本人 *ＳＴ SDK Ver2.0時のテスト結果 怒り・喜び・悲しみ・平静 興奮 本人 正解 本人 正解 評価限界 （主観限界） 本人でも 自分の 気持ちが 解らない 光吉俊二 ＩＥＥＥ論文「Emotion Voice Analysis System Connected to the Human Brain」発表から ＜実施＞日本ＳＧＩ社 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 21
- 23. STがネガティヴと判別した時だけ 発話者の脳がどうなっていた？を調べる ▲（ネガティヴ情動あり）の部分と空白（情動なし）の部分を比較して、 ▲（ネガティヴ情動あり）の時だけの脳活動を調べるために 全脳活動の比較で▲と空白の脳活動の ｔ 検定をした。 ボジティヴの感情は研究されていないので、使えない。 認識してない ＳＴがネガティヴ情動ありと認識した •ＮＩＣＴバイオＩＣＴグループ田中研究員提供 光吉俊二 博士論文「感情認識及び情動の脳生理信号分析システムに関する研究」から 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 23
- 24. STは発話者のネガティヴ（怒り＋興奮） な 脳の情動活動をその時だけ、しっかり検出した！ 活動領域: (t-test, p<0.001, 危険率0.1％で非修正) 3Tのシーメンス社製 fMRIを使用 1．Left and right frontal BA44,45 ＜L: 会話発言, R: 共感 ＞ 2．Left dorsofrontal BA12 ＜ホルモン制御, 抑圧情動＞ 3．Left amygdalate complex ＜ネガティヴ情動＞ 4．L/R inferotemporal ＜画像イメージング, 身体イメージ ＞ なぜ、画像イメージが動いた? 被験者は相手の顔を思い出していた と供述していた. R L L R R L R R L L (2005-2008) •ＮＩＣＴバイオＩＣＴグループ田中研究員提供 光吉俊二 博士論文「感情認識及び情動の脳生理信号分析システムに関する研究」から 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 24
- 25. sadness calm joy anger Emotion Recognition Engine Environment Sensors + Softbank 感情ロボットへ導入 光吉俊二 「TEDx TOKYO」 より 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 25
- 27. 音声病態分析学 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 音声には神経により影響を受ける成分が含まれている。 • 声帯：反回神経支配 副交感神経・運動神経 • 経験豊富な医師 →声で患者の病状を判断 • 友人・家族 →声で体調を理解 これまで、あまり省みられなかった音声という 生体情報を用いて病気を見える化する技術 27
- 28. 研究開発の現状 • ヘルスケア向け – うつ度評価ソフト（Psycho Analyzer）のプロトタイプに よる検証 • 東日本大震災に参加した自衛隊員１０００名と恒常業務に 就く自衛隊員５００名 • 自記式心理テスト（GHQ-30）と同程度の感度 • Reporting bias の克服 • コンシューマー向け – 心の健康計測ソフト（MIMOSYS)の評価版発表 – ストレスレジリエンス向上プログラムの有効性確認 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 28
- 32. 防衛省・防衛医科大学校共同研究 ストレス研究の予備実験 自衛隊・富士学校生徒 被験者群 通常群 自衛隊・レンジャー部隊 自衛隊・海外派遣隊員 自衛隊・震災派遣隊員 強度肉体的ストレス群 中等度精神的ストレス群 過酷ストレス群 STと血液検 査による 分別に成功 軽度精神的ストレス群 軽度肉体的ストレス群 2009～2011年 防衛省防衛医学推進研究 「PTSDに関する研究」 2012～2014年 防衛省防衛医学推進研究 「ストレス関連障害に関する包括的研究」 2012～2014年 文部科学省科学研究費助成事業（基盤Ｂ） 「音声分析を用いたストレス評価および精神疾患スクリーニング技術の開発」 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 32
- 33. 東日本大震災における検討 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 恒常任務につく自衛官444名と東日本大震災に派遣 された自衛官1004名に対して自記式心理テスト （GHQ30）と血液検査（サイトカインの計測）、音声スト レス自動評価を実施。 心理テストまたは血液検査で異常と判断された被験 者のうち、医師による面接の同意を得た223名に対し て音声ストレス自動評価を面接の結果と比較した。 災害派遣1004名 恒常任務444名 心理テスト 血液検査 223名 医師の面接 医療介入 カウンセリング（必須者） カウンセリング（希望者） 処置不要防衛省 防衛医学推進研究「PTSDに関する研究」（音声ストレス評価）、防衛医科大学校 徳野慎一医師 医学博士2014 より 33
- 34. Reporting bias の克服 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 感度： 0.897 + - 特異度： 0.173 50≦ 26 162 188 陽性的中率： 0.138 50＞ 3 34 37 陰性的中率： 0.919 29 196 感度： 0.724 + - 特異度： 0.332 60≦ 21 131 152 陽性的中率： 0.138 60＞ 8 65 73 陰性的中率： 0.890 29 196 感度： 0.931 + - 特異度： 0.372 7≦ 27 123 150 陽性的中率： 0.180 7＞ 2 73 75 陰性的中率： 0.973 29 196 うつ度 カウンセリング等 GHQ30 うつ度 カウンセリング等 カウンセリング等 感度： 0.897 + - 特異度： 0.173 50≦ 26 162 188 陽性的中率： 0.138 50＞ 3 34 37 陰性的中率： 0.919 29 196 感度： 0.724 + - 特異度： 0.332 60≦ 21 131 152 陽性的中率： 0.138 60＞ 8 65 73 陰性的中率： 0.890 29 196 感度： 0.931 + - 特異度： 0.372 7≦ 27 123 150 陽性的中率： 0.180 7＞ 2 73 75 陰性的中率： 0.973 29 196 うつ度 カウンセリング等 GHQ30 うつ度 カウンセリング等 カウンセリング等 感度： 0.897 - 特異度： 0.173 6 162 188 陽性的中率： 0.138 3 34 37 陰性的中率： 0.919 9 196 感度： 0.724 - 特異度： 0.332 1 131 152 陽性的中率： 0.138 8 65 73 陰性的中率： 0.890 9 196 感度： 0.931 - 特異度： 0.372 7 123 150 陽性的中率： 0.180 2 73 75 陰性的中率： 0.973 9 196 セリング等 セリング等 セリング等 感度： 0.897 - 特異度： 0.173 6 162 188 陽性的中率： 0.138 3 34 37 陰性的中率： 0.919 9 196 感度： 0.724 - 特異度： 0.332 1 131 152 陽性的中率： 0.138 8 65 73 陰性的中率： 0.890 9 196 感度： 0.931 - 特異度： 0.372 7 123 150 陽性的中率： 0.180 2 73 75 陰性的中率： 0.973 9 196 セリング等 セリング等 セリング等 34
- 35. 音声によるストレス自動評価の精度 音声感情認識によるストレス特徴分析の評価 は広く一般に使われている自記式の心理テスト （GHQ30）と比較して、これと同程度の精度を 短時間で負荷かけずに実施できた。 特に、自記式心理テスト（GHQ30など）のスクリ ーニングではピックアック不可能なreporting biasを完全に克服できた。 今後の改題は、より高い精度（特異度）が求め られる 防衛省 防衛医学推進研究「PTSDに関する研究」（音声ストレス評価）、防衛医科大学校 徳野慎一医師 医学博士2014 より カウンセリング等 ＋ ー うつ度 ５０≦ ２６ １６２ １８８ ５０＞ ３ ３４ ３７ ２９ １９６ カウンセリング等 ＋ ー うつ度 ６０≦ ２１ １３１ １５２ ６０＞ ８ ６５ ７３ ２９ １９６ カウンセリング等 ＋ ー GHQ30 ７≦ ２７ １２３ １５０ ７＞ ２ ７３ ７５ ２９ １９６ reporting bias （嘘を記述したり、回答を拒否したり、模範解答で満点を取る不正行為） 感度： 0.897 特異度： 0.173 陽性的中率： 0.138 陰性的中率： 0.919 感度： 0.724 特異度： 0.332 陽性的中率： 0.138 陰性的中率： 0.890 感度： 0.931 特異度： 0.372 陽性的中率： 0.180 陰性的中率： 0.973 感度 ： 抑うつと判定されるべきものを正しく判定する確率 特異度 ： 抑うつでない人と判定されるべきものを正しく判定する確率 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 35
- 36. 防衛省・防衛医科大学校共同研究 ストレス研究の結果報告 結果 以下のストレス指標との比較を確認 • 医師の診断結果との整合性 • GHQ30（標準的心理テスト）と同等 • その後の病態変化との相関 共同研究者の徳野准教授（MD&PhD）はカロリンスカ医科学研究所の出身 • 9th International Conference on Early Psychosis (Tokyo) 2014.11 • XVI World Congress of Psychiatry (Madrid) 2014.9.18. • 第110回日本精神神経学会学術総会（横浜）2014.6.26. • 第59回防衛衛生学会（東京）2014.2.26. • 40th ICMM World Congress on Military Medicine（Saudi Arabia）2013.12.7-12 • 第33回 精神科診断学会（滋賀） 2013.11.7-8 • 防衛技術シンポジウム2013（東京）2013.10.29-30 • 第1回 看護理工学会（東京）2013.10.4-5 • 第11回トラウマティックストレス学会（福岡）2012.6.6-9 • 2011 DSR/IEEE Defence Science & Research (DSR 2011) Conference , 2011. 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 36
- 37. 東大ＣＯＩ参加時点での成果と課題 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 音声感情認識によるストレス評価は広く一般に使わ れている自記式の心理テスト(GHQ30)と比較して、 スクリーニング能力としては満足のいく結果であった。 特に、自記式スクリーニング問題となるreporting biasを完全に克服できた。 しかしながら、より精度（特異度）を高めるための改 善が必要と考えられた。 37
- 40. ＭＩＭＯＳＹＳ Mind Monitoring System 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 活量値：２週間の状態を評価 元気圧の２週間の平均と ばらつきの程度による評価 患者 ： 通院患者（精神科外来） 入院患者（脳血管疾患後のリハビリ） うつ病患者 ： 大うつ病患者（精神科外来） 健常者 ： 某大学の学生、PST社員 そこで、改善版を作りました。 40
- 42. 心の活量値の分類結果 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2 0.22 0.24 0.26 精神疾患患者群 脳疾患患者群 一般群 心 の 活 量 値 最大値 最小値 1/4分位数 3/4分位数 中央値（2/4分位数） カットオフポイント 0.186 患者 一般人 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 PST株式会社 博士（理学）篠原氏より提供 病気の人と健常者をきれいに分離できた。 42
- 43. 心の活量値 分類性能 感度 ： 患者＝心の活量値が低い（陽性）と判定されるべきものを正しく判定する確率 特異度 ： 患者でない人（一般人）＝心の活量値が高い（陰性）と判定されるべきものを正しく判定する確率 陽性適中率 ： 心の活量値が低い人（陽性者）が正しく患者であった確立 陰性適中率 ： 心の活量値が高い人（陰性者）が正しく一般人であった確立 正診率 ： 総数（患者と一般人）のうち、正しく判定された確立 状態 患者 患者でない （一般人） 検 査 心の活量値 低 <0.186 （陽性） A:真陽性 25 B:偽陽性 1 陽性数 26 陽性適中率 25/26＝96.2％ 陽性率 26/48=54.2％心の活量値 高 >0.186 （陰性） C:偽陰性 2 D:真陰性 20 陰性数 22 陰性適中率 20/22＝90.9％ 患者数＝27 非患者数＝21 N=48 感度 25/27＝92.6％ 特異度 20/21＝95.2％ 正診率 (25+20)/48=93.8％ 有病率27/48＝56.3％ PST株式会社 博士（理学）篠原氏より提供 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 43
- 44. これまでの成果（１） 2015 学術論文 （２件） Stress Evaluation by Voice: From Prevention to Treatment in Mental Health Care, S Tokuno, ESMSJ (Econophysics, Sociophysics & other Multidisciplinary Sciences Journal) 5 (1) 2015; 30-35 Development of Verbal Analysis Pathophysiology, S Mitsuyoshi, ESMSJ (Econophysics, Sociophysics & other Multidisciplinary Sciences Journal) 5 (1) 2015; 11-16 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 44
- 45. これまでの成果（２） 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 学会発表 （国際学会 ６件、 国内学会 ３件） Snoring-based screening for sleep apnea syndrome，M Nakamura, S Shinohara, Y Omiya, S Mitsuyoshi, Y Oshima, H Danno, T Yamakawa, S Tanaka, S Tokuno, 生体医工学シンポジウム 2015 (岡山)，2015.9.24-25 Validity of a voice-based evaluation method for effectiveness of behavioural therapy, S Shinohara, S Mitsuyoshi, M Nakamura, Y Omiya, Y Tsumatori, S Tokuno. 5th International Symposium on Pervasive Computing Paradigms for Mental Health; MINDCARE 2015 (Milan), 2015.9.23-25 Stress Evaluation by Voice: a novel stress evaluation technology, S Tokuno. Annual Bilateral Behavioral Health Conference (Kanagawa), 2015.6.23 Stress Evaluation by Voice: From Prevention to Treatment in Mental Health Care, S. Tokuno, International Workshop EDEN (Exploratory Domains of Econophysics News) - VII (Pitesity), 2015.6.6 45
- 46. これまでの成果（３） 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 学会発表 （国際学会 ６件、 国内学会 ３件） Development of Verbal Analysis Pathophysiology, S Mitsuyoshi, International Workshop EDEN (Exploratory Domains of Econophysics News) - VII (Pitesity), 2015.6.6 音声から病気の早期発見を可能にする技術 音声病態分析, 光吉俊二, 電子情報通信学会 2015年総合大会（滋賀）2015.3.12 防衛医学研究の過去・現在・未来, 徳野慎一, 第60回 防衛衛生学会（東京）2015.2.6 STRESS EVALUATION BY VOICE: a novel stress evaluation technology, S. Tokuno, S. Mitsuyoshi, G. Suzuki, G. Tsumatori, 9th International Conference on Early Psychosis (Tokyo), 2014.11.17-19[abstract] Stress Evaluation Using Voice Emotion Recognition Technology: A Novel Stress Evaluation Technology for Disaster Responders. Tokuno S, Mitsuyoshi S, Suzuki G, Tsumatori G: XVI World Congress of Psychiatry (Madrid), 2014.9.14-18 46
- 47. これまでの成果（４） 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 その他 （商業雑誌 １件、 著書 １件） ナースにとってのストレスチェックの最新技術, 徳野慎一, 月刊ナーシング, 35(9): 2015 進化するヒトと機械の音声コミュニケーション （第2編 第4章 感情の認識 ～音声による感情 と病態の分析（「音声病態分析学」からの視点）～），光吉俊二，株式会社エヌ・ティー・エス， 2015 47
- 48. 課題と今後の展望 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 長期使用時の有用性の検討（前向き研究） 産業衛生現場への導入 予防・治療への応用 他言語での検証 多施設での再現性の検討 ストレス・うつ病以外の疾患への応用 →疾患に特徴的な新しいパラメータの導出 医療機器認定 48
- 50. 前向き公開研究 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 初期登録 通話（解析） 単位（人） 男性 研究参加者 ○ ○ 161 283 350 572 女性 研究参加者 ○ ○ 122 登録未完了、通話あり × ○ 36 登録後通話なし/アンインスト ○ × 31 ダウンロードのみ × × 222 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 人数（人） 年齢 研究参加登録者数（年齢・性別） 女性 男性 50
- 53. 予防・治療への応用 前向き研究・産業衛生の現場で検証 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 毎日の心の健康状態を見える化 → ライフスタイルの変革が自然と生起 元気な声を出すような訓練 → バイオフィードバック 遠隔治療（認知行動療法・ ストレスレジリエンス）との併用 53
- 54. 他言語での検証 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 海外（ルーマニア）との共同研究 トランシルバニア大学 心理学 カロル ダビラ・ブカレスト医科薬科大学 循環器スタッフおよび患者のストレス ピテシュティ大学 留学生による他言語比較 法務省・内務省 公務員・警察官・服役者のストレス 54
- 55. 多施設共同研究（精神科領域） 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 【参加機関】 防衛医大（主幹） 航空自衛隊 東京大学 北海道大学 大阪医科大学 神戸大学 複数の施設で様々な指標と比較 評価情報 入院患者 外来患者 健 常 者 入 院 時 入院中 退院後 エ ン ト リ ー 時 任 意 の 時 期 寛 解 時 ６ ヶ 月 後 １ ２ ヶ 月 後 毎 週 任 意 の 時 期 退 院 時 ６ ヶ 月 後 １ ２ ヶ 月 後 患者背景情報 〇 〇 〇 MINI 〇 〇 〇 血液採取 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 Scale HAM-D 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 YMRS 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 CRDPSS 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 自 記 式 質 問 紙 PHQ-9 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 CATS 〇 〇 〇 〇 〇 TEMPS-A 〇 〇 〇 〇 〇 LES 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 STAI 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 音声記録 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 BACS 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 MRI △ △ △ rsfMRI △ △ △ NIRS △ △ △ 事象関連電位 △ △ △ DEX/CRH test △ △ △ △ △ 55
- 59. 何に寄与するのか • 「家庭で健康に」 – 未病状態の超早期に医療介入が可能となる。 • 「外来を家庭に」 – 家庭での病状の変化を知ることで、より適切な治療（処方内容等） が可能となる。 • 「入院を外来に」 – 入院による診断を外来（家庭）で実施が可能となる。 家庭で健康状態を計測・記録することが可能。 主観評価を客観評価に • 治療の効率化による入院期間の短縮（リハビリなど） • 創薬の効率化、医師の負担軽減（経験の補完）2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 59
- 60. 視床下部 中脳 扁桃体 情動エリア 脳の情動活動と状態 感情（主観影響） ストレス 抑うつ状態 行動予測 etc Reproduction of subjective analysis Parameter and logic-rule set より高精度な脳の情動活動と状態 感情のメカニズム ストレスのメカニズム 精神の状態 神経系の動き 脳活動の動き 身体状態 睡眠の状態 ホルモンなど 病態分析へ 脳や神経、身体の影響を受ける音声パラメタ 研究中脳情動（fMRI）と主観 脳神経活動（臨床）と病態 医療用専用機器 声帯（脳） 主観ラベル 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 60
- 64. PSTの製品とは？ • 心の体温計（ST） 1. 世界中誰でも声から 2. ストレスや感情の変化がわかる • 心のレントゲン（PST） 1. 医療専用機器として 2. 脳や神経の状態、ホルモンや病気 の状態がMRIレベルで分析可能へ 3. 治療への応用 国際特許取出願済み 国際特許取得済み 声から脳を分析して 簡単に気持ちの動きが見える そこから、ストレスや心理の分析 すでに一部商品化している 東大＋防衛省で実証済み 特許取得済み北原国際病院倫理規定に従い、患者同意のもと実施 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 64
- 65. 世界で唯一 ・ 医療音声技術による 世界資本・研究者への研究支援 ① 医療用音声研究に必要な完璧な音場を 再現する施設を神奈川県に作る ② 次年度で専用の外来問診ブース と音声問診システムを作る 世界初の 音声 自動問診 外来端末 受付モニター 世界初の 専用機 2015 会社説明 感情の規格化 感情認識 音声病態分析 65
- 67. Ｔｈａｎｋ ｙｏｕ！ 67