東京大学の研究チームが、医療現場における感情認識AIの有効性を実証した。この技術は、患者の声や会話内容、そして心拍数や呼吸パターンといった生理情報を非接触で取得し、複数のデータを統合して感情を高精度で分析する「マルチモーダル感情認識フレームワーク」である。IEEE Accessに掲載された研究では、がん治療を想定したシミュレーション診療を経験豊富な医師と訓練された患者が実施。患者自身が報告した感情と比較して、AIの感情認識精度が医師を上回った。これは、AIが多様な情報源を統合処理することで、人間の医師以上に感情を正確に捉える可能性を示している。 従来、医師の共感力は医療の質を左右する重要な要素とされてきたが、長時間の診療による「共感疲労」は医療従事者の負担を増す要因でもある。このAI技術は、患者に物理的負担を与えることなく自然な会話環境でデータを収集できる点が大きな利点。非接触設計により、患者の心理的ストレスを軽減しながら、リアルタイムで感情状態を把握することが可能となる。 研究チームは、このシステムを実臨床環境に導入するためのさらなる検証と改善を進める予定。将来的には、高齢者ケアや精神健康支援など、感情理解が不可欠な分野への応用も視野に入れている。この技術は、医師の負担軽減と質の高い医療提供を両立させる新たな支援ツールとして、医療現場への実装が期待されている。