機械は人間の魂を救うことができるのか？あなたと「会話」できるAIチャットボットが登場！

人工知能（AI）チャットボットの重要性は、「質問すれば答える」という表面的なことにとどまらず、「誰もが同じ医療リソースを享受できるようにする」など、より重要な点もあります。

メンタルヘルスサービスへのアクセスを増やすために、ロンドン大学ユニバーシティ・カレッジとエーバーハルト・カールスルーエ大学シュテュービンゲン校の研究チームは、パーソナライズされたセルフサービスチャットボット「Limbic Access」を開発しました。

イングランドで129,400人を対象に行われた観察研究では、このシステムの使用により、特に少数派グループの人々が国民保健サービス（NHS）の対話療法サービスを利用するようになり、サービスを受けるグループの数と多様性が増加したことが示されました。

図｜NHS Talking Therapies ウェブサイト上の Limbic Access チャット インターフェース。 a) 特定のサービスに合わせてカスタマイズされた初期メッセージ インターフェイス。 b) 人口統計情報を収集するためのインターフェース。 （出典：本論文）

「パーソナライズされた自己紹介チャットボットによるメンタルヘルス治療へのアクセスギャップの解消」と題された関連研究論文が、科学誌「ネイチャー・メディシン」に掲載されたばかりだ。

この研究は、メンタルヘルスサービスへのアクセスを改善するデジタルツールの可能性を確認し、より包括的かつ公平なサービスの促進を強力にサポートします。

何が変わったのでしょうか?

メンタルヘルスは世界中で広く問題となっているが、誰もが必要なときにメンタルヘルスサービスを利用できるわけではなく、メンタルヘルスサービスへのアクセスは多くの障壁によって制限されている。

Limbic Access は、サービスをより利用しやすくすることでこの問題に対処することを目指しています。

この観察研究では、このシステムの使用により、特に歴史的に無視されてきたグループを中心に、国民保健サービス (NHS) の会話療法サービスを受ける人々のグループがより大規模かつ多様化しました。

論文によると、Limbic Access のユニークさはパーソナライズされた設計にあり、ユーザーが自らのメンタルヘルス問題を深く探求できるようにしながら、自己紹介プロセスを通じてユーザーを積極的にガイドすることで、メンタルヘルス問題に対する社会的偏見を軽減しているとのことです。

このチャットボットは、イングランドの 14 の NHS 会話療法サービスのオンライン ポータルですでに稼働しています。 3 か月の調査期間中、これらのセンターでは自己紹介が15%増加しましたが、ツールを使用しなかった 14 のセンターでは 6% の増加にとどまりました。

図 | Limbic Access 実装前と実装後の紹介の総数。使用されているチャットボットはピンクで表示され、使用されていないチャットボットは灰色で表示されます。 （出典：本論文）

自己紹介の増加は、ノンバイナリー、アジア系/アジア系イギリス人、アフリカ系/アフリカ系イギリス人のグループではさらに顕著で、それぞれ179%、39%、40%増加しました。

図 |チャットボットを使用する社会人口統計グループ (ピンク) とコントロール グループ (灰色) の割合の変化。 （出典：本論文）

注目すべきは、紹介件数の増加によって待ち時間の増加や臨床評価件数の減少がもたらされなかったことです。

それはどうやってやるのですか?

それで、疑問は、Limbic Access はどうやってそれを実現するのか、ということです。

Limbic Access の活動原則には、個人情報を収集し、ユーザーが自己紹介プロセスを完了してメンタルヘルス サービスを受けられるように積極的に誘導することが含まれていると報告されています。

チャットボットは、複数の機械学習モデルを使用して患者の最も可能性の高い診断を予測し、この予測に基づいてカスタマイズされた質問を行います。

このモデルは、自由形式のテキスト入力、標準化されたアンケートスコア（PHQ-9 など）、人口統計情報、行動指標（反応時間やタイピング速度など）を予測の入力として使用します。予測モデルは、フリーテキスト入力の自然言語処理用の Transformer モデルと、他の入力モダリティ用の勾配ブースティング モデルを組み合わせたものです。

さらに、調査では、長さが同じになるように 3 つの自己紹介形式が使用され、合計で約 120 の質問が行われました。ただし、質問の選択と提示方法は異なっていました。

図｜NHSの会話療法サービスの研究デザインと治療経路。 a) さまざまなサービスの実施前 3 か月と実施後 3 か月の段階を示す多施設後ろ向き観察研究の研究デザイン。 b) 患者が NHS トークセラピー サービスの Web サイトにアクセスし、自己紹介してから治療を受けるまでのプロセスを示す治療経路。 （出典：本論文）

Limbic Access は参加者が提供する情報に基づいてパーソナライズされますが、一般的なチャットボットや Web フォームは参加者の回答に基づいて変化しません。

この研究の主な発見の 1 つは、Limbic Access によって、特に少数派グループの間で自己紹介率が大幅に増加したことです。

Limbic Access の導入は、既存のメンタルヘルス サービスの問題に対処するだけでなく、サービスのアクセシビリティと包括性を向上させることで、分野全体にプラスの影響を与えます。

このシステムは、ユーザーがメンタルヘルスの問題について深く考えるよう促すことで、メンタルヘルスの問題に対する社会的偏見を減らし、より多くの人々が積極的に助けを求めるよう促すことが期待されています。

しかし、メンタルヘルスサービスの促進に関する肯定的な調査結果にもかかわらず、この研究にはいくつかの限界があります。

まず、研究の観察設計では介入変数を操作できないため、因果関係の正確な判断が制限されます。第二に、この研究はイングランドの129,400人の観察データのみを対象としているため、結果を他の文化的および地理的背景を持つ人々に一般化する場合には注意が必要である。さらに、この研究では個人のデジタルリテラシーと技術適応性が十分に考慮されておらず、これがセルフサービス型紹介ツールの使用体験に影響を及ぼす可能性がある。

さらに、この研究は、自助紹介ツールが少数派グループに与えるプラスの影響を観察することに焦点を当てていたが、そこに存在する可能性のある社会的不平等や潜在的な偏見については詳しく調べなかった。

研究チームは、今後の研究では、これらの革新的なツールが社会的不平等を悪化させないように、さまざまなグループ間での使用法や利点の違いをより深く調査できる可能性があると述べた。

最後に、この調査では自助紹介件数の増加について検討しましたが、サービスの質と有効性については詳しく調べていません。参加者の精神的健康と治療結果をさらに追跡することで、この革新的なアプローチの長期的な影響をより完全に評価するのに役立ちます。

したがって、これらの結果を実際の臨床診療に適用する際には、これらの制限を慎重に検討する必要があります。

将来、テクノロジーが発展するにつれて、AI チャットボットはよりインテリジェントになり、よりパーソナライズされたターゲットを絞ったメンタルヘルス サービスを提供できるようになると予想されます。パーソナライズされたAIチャットボットの分野ではさらなる拡大が期待できます。

参考リンク:

https://www.nature.com/articles/s41591-023-02766-x