講演情報
[4Yin-B-09]解釈付きパターンと時間階層型要約を用いたスマホ依存診療支援のためのRAGフレームワーク
〇石橋 貴之1、桐山 知彦2、尾﨑 理沙2、小林 七彩3、治徳 大介3、内田 真人1 (1. 早稲田大学、2. 株式会社KDDI総合研究所、3. 東京科学大学 国際医工共創研究院 医療工学研究所 サイバー精神医学講座)
キーワード：
Retrieval-Augmented Generation、スマホ依存、要約、診療支援、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。
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。