An automatic speech analytics program for digital assessment of stress burden and psychosocial health
本研究の学術的背景と核心となる「問い」は、家族介護者と呼ばれる個人が過剰なストレスにさらされることで精神社会的健康問題を発達させやすい状況下で、彼らの健康問題の早期発見と治療が可能かどうかということです。
本研究の目的は、クライアントの発話に基づく精神社会的健康問題の検出のために、Automatic Speech Analysis Program（ASAP）を開発し、その有効性を評価することです。学術的独自性及び創造性は、AIを活用して精神社会的ストレスの分析と介護者のストレスレベルの分類を行う新たな手法を確立したことにあります。
本研究のアイデアは、家族介護者の肉体的、精神社会的、金銭的な負担が過重となる現状から生まれました。さらに、精神社会的健康問題の早期発見と介入が重要であるという認識や、計算機による自然言語処理（NLP）技術の進歩といった関連する研究の動向がこの研究の位置付けを補強しています。
本研究では、ASAPを開発し、それを用いることでクライアントの発話からストレスレベルを分類し、精神社会的健康問題を検出可能であることを明らかにしました。具体的には、広東語を話す100人の家族介護者を対象に調査を行った結果、ASAPは介護者が低ストレスまたは高ストレスのいずれかであることを72％の精度で判定出来ることが示されました。
本研究の有効性は、介護者のストレスレベルを介護者自身の発話に基づいてASAPで分類し、その結果を精神社会的健康問題の専門家が行う評価と比較することで検証しました。
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