[4Yin-B] Poster 7

[4Yin-B-09] A RAG Framework for Smartphone Addiction Clinical Decision Support Using Patterns with Associated Interpretations and Temporal Hierarchical Summarization

〇Takayuki Ishibashi¹, Tomohiko Kiriyama², Risa Ozaki², Nanase Kobayashi³, Daisuke Jitoku³, Masato Uchida¹ (1. Waseda University, 2. KDDI Research, Inc., 3. Joint Research Department of Cyberpsychiatry,Institute of Biomedical Engineering,Institute of Science Tokyo)

Keywords:

Retrieval-Augmented Generation,Problematic smartphone use,Summarization,Clinical decision support,Data to Text

スマホ依存症は学業成績の低下や睡眠不足などを引き起こす。
従来、精神科医はアンケートや問診に基づいてスマホへの依存度を評価してきたが、患者の自己申告は不正確になりやすい。
この課題に対し、スマートフォンログを用いたRAGベースの診療支援手法が提案されているものの、LLMにとって困難なログ解釈、単一時間区間のログ参照、といった問題が残る。
本研究では、ログ解釈を機械的なパターン抽出とLLMによるパターン解釈に分担する「解釈付きパターン」、複数の時間粒度で患者行動を要約する「時間階層型要約」を組み合わせたスマホ依存症診療支援のためのRAGフレームワークを提案し、その有用性を示す。