MDSI 医療機器産業研究所

Medical Device Strategy Institute

公益財団法人医療機器センター附属医療機器産業研究所 リサーチペーパー No.28

医療機器審査ガイドラインの体系的分析―テキストマイニング手法の導入を中心として―（エグゼクティブサマリー）
伊藤 紗也佳(神奈川県立保健福祉大学イノベーション政策研究センター 主席研究員)
加納 信吾(東京大学大学院新領域創成科学研究科 准教授)

本研究では、医療分野のガイドラインのテキスト分析を行う際に重要であると考えられる「用語の分類概念」として、R（規制関連）用語、O（目的に関連した）用語、T（技術に関連した）用語の 3 区分による分類を採用し、かつガイドライン項目の共通分類を設定し、複数のテキストマイニング手法を比較検討することにより、テキストマイニング手法がガイドラインの特徴をとらえることに有効であるかをパイロット的に検討した。
次世代医療機器評価指標を対象として分析した結果、ガイドラインの分類、項目、用語の分類には改良余地があるものの、これらを用いてガイドラインの構造分析と内容分析やそこから比較分析等の議論を行うことが可能であり、構造分析という観点では情報量のパラメーターとして文字数を採用し、ガイドラインの項目間文字数バランスがガイドラインの特徴を抽出するために有効であること、また項目間バランスを用いてガイドラインは類型化可能であることを見出した。内容分析という観点では、テキストマイニング手法のうち、階層クラスター分析、コレスポンデンス分析、項目と用語コーディングのクロス集計、共起ネットワークを組合せて用いることが、ガイドラインの特徴を把握する上で有用であることを示した。
ガイドラインのテキストマイニングによるパラメーターの抽出と可視化は、ガイドラインの内容の迅速な把握、品質の評価に資する可能性があるだけでなく、ガイドライン策定を促すための技術予測や策定されたガイドラインが用いられた結果である審査結果等との連動の分析において、更なる方法論の追加・改善が必要であるものの、より量的な手法を活用したテキスト分析の確立に道を開くものである。

本リサーチペーパーは、研究上の討論のために配布するものである。本リサーチペーパーを研究上の討論に引用、利用することは妨げないが、引用、利用または参照等したことによって生じたいかなる損害にも著者、公益財団法人医療機器センター及び医療機器産業研究所のいずれも責任を負いません。
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Medical Device Strategy InstituteJapan Association for the Advancement of Medical Equipment
Research Paper No.28

Systematic analysis of guidelines for evaluation of medical devices― Experimental introduction of textmining methods ―(Executive Summary)

Sayaka Itoh, PhD, Principal Researcher
Center for Innovation Policy,
Kanagawa University of Human Services
Shingo Kano, PhD, Associate ProfessorGraduate School of Frontier Sciences,
The University of Tokyo
This research is a pilot study of simple categorizations of guidelines, the units of guidelines,
and the medical terms used in the guidelines, which are important elements when applying
textmining methods to guidelines in the medical field. The guideline units were indexed, andmedical terms were categorized as either R (terms related to regulation), O (terms related to theobject of the technologies) term, or T (terms related to technology). The effectiveness of textminig
methods were also explored by comparing and examining multiple text mining methods.
Although the categorizations leave room for improvement, the results of analyses of the nextgeneration medical device evaluation guidelines showed that structural analyses, content analyses
and comparative discussions are possible. Structural analysis of guidelines was conducted bytreating word counts as a proxy variable of the richness of information the guidelines have to offer.
This simple method proved to be effective and the results indicated that guidelines could be recategorized by balancing guideline units.
Content analyses of guidelines indicated that combining cluster analyses, correspondence
analyses, cross tabulation of headlines and categorized medical terms, and co-occurrence network
analyses of medical terms is an effective method for comprehending the characteristics of medical
guidelines. Extraction and visualization of parameters by text mining can not only help inunderstanding and evaluationg the guideline contents but also paves the way for text analyses
using quantitative methods in analyzing the linkage between upstream and downstream policy
processes of guideline formulation.
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