# 訪問診療実習を通して得た，医学生の学びの解析

一KH Coder によるテキストマイニングから一

'東京女子医科大学東医療センター内科

${ }^{2}$ 医療法人焔やまと診療所

（受理 2021 年 5 月 11 日）
## Analysis of Medical Students' Learning Through Home Medical Care Practice: Text Mining by KH Coder

Takuya Ono, ${ }^{1}$ Motonao Ishikawa,,${ }^{1}$ Yu Yasui, ${ }^{2}$ and Hiroshi Sakura ${ }^{1}$

${ }^{1}$ Department of Medicine, Tokyo Women's Medical University Medical Center East, Tokyo, Japan

${ }^{2}$ Yamato Clinic, Tokyo, Japan

In current medical education, there are a few university medical schools that systematically provide education on "home medical care" and "end-of-life care"; however, their methods have not yet been established. It is an important issue for medical education instructors to examine whether students can deepen their understanding and learning about home medical care characteristics and its target patients and their families through home medical care practice.

To this end, this study analyzed medical students' free-text reports using text mining. Text mining is a method of cutting text data word by word, analyzing it in a quantitative way, and visualizing the results. In this study, 69 fifth-year medical students and 11 sixth-year medical students participated from 2015 to 2019, and submitted freetext reports for analysis. The total number of extracted words was 76,976, and the top five most frequently extracted words were "patient" (1,044 times), "think" (436 times), "medical care" (431 times), "home medical care" (362 times), and "hospital" (335 times). In the co-occurrence network, fifth-year medical students were strongly associated with words such as "surprise" and "know," and sixth-year medical students with words such as "cooperation" and "background." In the correspondence analysis, fifth-year medical students in 2017 were strongly associated with such terms as "death" and "end-of-life care." By using text mining, we were able to easily obtain a holistic overview of the reports of 80 students and capture their characteristics. Although this method requires attention to data processing and interpretation, it is expected to be a useful tool for analyzing medical students' reports.

Keywords: text mining, home medical care, medical education, end-of-life care

Corresponding Author: 石川元直 $\overline{\mathrm{T}} 116-8567$ 東京都荒川区西尾久 2-1-10 東京女子医科大学東医療センター内科 mishikawa-tky@umin.ac.jp

doi: $10.24488 /$ jtwmu.91.3_184

Copyright (C) 2021 Society of Tokyo Women's Medical University. This is an open access article distributed under the terms of Creative Commons Attribution License (CC BY), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original source is properly credited.

## 緒言

現在の医学教育では「在宅医療」や「終末期医療」 などの教育の実践が求められているが1), 参加型の学部カリキュラムの整備は全国的には不十分であり， またその方法については確立していない，在宅医療実習を通して学生が在宅医療の特徵やその対象である療養者と家族について理解を深め, 学びを深めていけるかは, 医学教育を担当する教員の重要な課題である.

テキストマイニングという手法は, 医学系研究では 2004 年に医中誌に登場して以来年々増加しており，新しい研究手法として普及してきだ2).テキストマイニングは文章デー夕を単語ごとに切り取り, 定量的な方法で分析し，その結果を視覚化する手法である. 自由記述形式のデータを数値データのように定量化し視覚化するため，解釈が容易である．視覚化の方法として, 共起ネットワークおよび対応分析が使用される. 共起ネットワークとは, テキストデー 夕の語と語のつながりや，文章における出現パター ンの類似性を元にしたネットワーク図である。出現数の多い単語は円が大きく, 関連の強い単語はそれぞれを結ぶ線が太く表示される。なお，単語同士の距離は意味をもたず，色分けは中心性を示しているがグラフ解釈の補助程度であるとされている3. 対応分析とは, 外部変数と抽出語の関係性を散布図としたものであり, 関連性の強さに相関して単語ごとの距離は近くなり, 複数の単語間の関連が強いほど集塊化する。各軸の成分は分析者が事後的に解釈を行い, 括弧内の百分率は各成分の情報の大きさを示し，大きい方から成分 1 ・成分 2 として示している. 縦軸および横軸の 0 が交わる点から離れるほど特徴的な単語であり，外部変数と関連の強い単語は近くに位置する。当院では医学部 5 年生と 6 年生の内科病棟実習中の希望者に対して, 医療法人㷈やまと診療所での 1 日間の在宅医療実習を行っており，自由記述形式のレポート提出を課している。自由記載のレポートは膨大な文章量となるため，レポートによる実習の評価をするためには効率的な手法を用いる必要がある。そこで, 在宅医療実習を行った医学生の自由記述式レポートの評価手法として，テキストマイニングが有用であるかを検討するため本研究を実施した.

## 対象および方法

## 1. 対象

2015 年度から 2019 年度に医療法人焰やまと診療所で 1 日間の在宅医療実習を行った，本学医学部 5 年生 69 名および 6 年生 11 名の計 80 名全員が提出した, 自由記述形式のレポートを対象とした. 内訳は 2015 年度 6 名 (5 年生 6 名), 2016 年度 10 名 (5 年生 10 名), 2017 年度 22 名（5 年生 20 名), 2018 年度 25 名（5 年生 21 名）, 2019 年度 17 名（5 年生 12 名）である. 5 年生は大半が必修での内科病棟実習であり，6 年生は全員が自由選択での内科病棟実習であった.

## 2. 方法

在宅医療実習を行った全例に対して, 自由記述形式のレポートを提出してもらった. 自由記述形式レポートは「やまと診療所の訪問診療に同行した感想」 というテーマのみ設定し，文字数などの制限は行わなかった. テキストマイニングにはフリーソフトウェアである KH Coder を用いて分析を行った，日本語は英語のように単語が空白によって区切られておらず，テキストマイニングを行う際には単語を識別することが不可欠である. このような, 単語の識別, 活用語処理, 品詞の同定を行うための形態素解析ツールは, 茶鉒 (奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科自然言語処理学講座, https://chasen-legacy.osdn.jp/) を用いて行っだ4. データ整理として,「訪問診療」訪問医療」など異なる表現が混在していることに対し「訪問診療」に一本化させるといった表現の統一や，「やまと診療所」「訪問診療」「在宅医療」といった特徴的な複合語の強制抽出，誤字脱字の修正を行った．単語を抽出した後, 抽出語を用いて共起関係を視覚化した共起ネットワークを作図した. 次に, 特徴的な単語の出現を確認するため, 単語出現回数 300 回以下の単語を用いて作図した，学年ごとに特徴が表れると予想したため, 単語出現回数 300 回以下および学年を外部変数に用いて作図した。続いて，抽出語と外部変数を散布図にする対応分析を作図した。単語出現回数 300 回以下の単語を用い, 外部変数として学年に加えて, 年度ごとに在宅診療所における患者層の差異や学生の特徴があると考え年度を用いた。

## 3. 倫理的配慮

本研究は東京女子医科大学倫理委員会の承認 (承認番号 5666）を受けて実施した。

## 結果

レポートからの総抽出語数は 76,976 語 (2,163 文) であった.レポートの平均文字数は 1,558 字(602 4,837 字)であった. 抽出語の頻出語上位 5 件は「患

Table 1. Top 30 most frequent words.

*PA, Physician assistant.

Figure 1. Co-occurrence network.

者」(1,044 回)，「医療」(799 回),「診療」(615 回)，「在宅」(515 回)，「思う」(435 回)であった. 表現の統一,複合語の強制抽出, 誤字脱字の修正といったデー夕整理を行ったところ, 抽出語の頻出語上位 5 件は「患者」(1,044 回)，「思う」(436 回)，「医療」(431 回)，「在宅医療」(362 回),「病院」(335 回)であった (Table $1)$.

共起ネットワークを作図したところ,「患者」感じる」「医療」など一般的な語句が出現し特徴が読み取れなかった (Figure 1). 特徴的な語句の出現を期待し, 出現回数 300 回以下の単語で調整を行ったところ「家族」生活」といった単語が中心に出現した

Figure 2. Co-occurrence network (maximum term frequency $=300$ ).

(Figure 2).

学年を用いた共起ネットワークでは, 5 年生は「驚く」「学ぶ」知る」経験」などが関連し，6年生では 「社会」「連携」サポート」背景」などが関連していた (Figure 3). 5 年生, 6 年生ともに関連した単語は 「家族」自宅」「自分」であった. 5 年生と比較し 6 年生では関連語の数が少なかった。

学年や年度を外部変数として，対応分析を行った (Figure 4)．特徴的な単語として，左下に「看取る」「死」が位置し, 左上に「チーム」が位置していた.「看取る」は 41 回出現しており，内訳として 2019 年度 5 年生は 4 名 12 回, 2018 年度 5 年生は 3 名 3 回, 2017 年度 5 年生は 10 名 26 回だった.「死」は 34 回出現しており，内訳として 2019 年度 5 年生は 3 名 5 回, 2019 年度 6 年生は 1 名 1 回, 2017 年度 5 年生は 10 名 27 回だった。

## 考 察

自由記述形式のレポートであり，頻出単語は名詞では「患者」動詞では「思う」といった一般的な単語が多くみられた。そのため共起ネットワークを用
いた分析では特徴的な結果は得られなかった。しか

し, Figure 2 のように単語の出現回数においてのデー夕調整を行うことで「家族」「生活」といった単語の関連性が強調され, 患者家族や自宅生活に着目しており，在宅医療実習における課題は達成できていると推察される。 中村らが薬学生実習レポートを分析した報告では,「患者」「薬剤師」といった一般的な単語であっても実習場所（病院，薬局）の対応分析で出現頻度が異なることを示しだ. 本報告では単一施設での分析であり，学年および実習年度を用いて分析も行ってみたものの, 一般的な単語での差異は認めなかった。これは，選択肢から選ぶプリコー ド形式の調査を行っていないことなど, クラスター 分類が不十分であるためである。しかし, Figure 3 のように学年を用いた場合, 特徵的な単語として 5 年生は「驚く」「知る」との関連があり，6 年生は「連携」背景」との関連があった. 5 年生は病棟実習の開始間もないためか, 在宅医療に触れて衝撃的だった体験を述べており，一方で 6 年生は在宅医療が現代社会でどのような役割を果たしているかという観点

Figure 3. Co-occurrence network associated with year of university (maximum term frequency $=300$ ).

を述べる傾向にあり，共起ネットワークは学年間での習熟度の違いを示していると考えた。 6 年生と関連する単語が少ないが, 5 年生 69 名に対し 6 年生 11 名というデー夕数の格差により, 相対的に関連単語が少なく表示されたと想定される. Figure 4 の対応分析では，横軸の成分 1 は学年を示しており，縦軸の成分 2 は年度を示していると解釈する。図の左側にある単語は 5 年生と, 右側にある単語は 6 年生と関連が強い。これは外部変数である年度も影響を受 $け$ けで, 比較的 6 年生の割合が多い 2018 年度および 2019 年度は図の右側に位置しているが, 5 年生の割合が多いその他の年度は左側に位置している。左下の「看取る」死」と距離が近い外部変数は 2017 年度および 5 年生であるため, 関連が強いと読み取れる. 該当する 2017 年度 5 年生のレポートを再読したところ，1 名が在宅での看取りを経験し，2 名が生命予後数日と予想される患者宅を訪問したことが記述されていた.「看取る」は 41 回,「死」は 34 回と頻度の多い単語ではなく, 他の単語との距離が遠いため, 共起ネットワークでは出現しなかったが，外部変数との関連を示した対応分析では出現したと考えられる。また, 同年度は他の年度と比較すると死生観や在宅看取りなど死に関する意見を述べる割合が多く, これは同級生からの申し送りなどにより, 強く印象付けられたのではないかと考えた。この結果から学年に応じた経験をさせることや指導を行うことで，より興味を持ち有意義な実習になると予想される。一方, 評価する側も特徴的な単語を抽出してからレポートを読むことで, グループごとの傾向の把握が容易になると考えた。

テキストマイニングを用いることで 80 名 124,657 文字のレポートを可視化し，簡便に全体像を俯瞰でき，特徴的な単語を捉えることができた。テキストマイニングによる自由記述式アンケートの分析は，分析者による意図的・主観的な解釈を回避出来る可能性があると報告される ${ }^{6}$. 確かに, 今回のように 80 名のレポートを読むとなると，それぞれの文章の長さや語彙, 自分自身の疲労度などで読んだ印象が変わってくるが，テキストマイニングを使用することで，主観を排除し効率的に特徴を捉えられた．本報

Figure 4. Results of a correspondence analysis.

告では共起ネットワークの有用性はそしく, 福井らの小説やエッセイ，家電の取扱説明書などを用いた検討では，各文体でそれぞれ単語同士の関係など共起ネットワークの特徴が異なると報告しておりり), 今回のような大人数の自由記述形式レポートでは個人個人で主旨が違うため単語関係が複雑になりやすいと考えた。しかし, 授業評価に対する自由記述式アンケートの分析では有意義な結果がでており ${ }^{8}$, テー マ設定を行うことで特徴づけられた共起ネットワー クになると予想される。また, 実習に対しての不満を表面化させるために「ない」など否定助動詞を主軸にした分析を行ったが，有用な結果は得られなかった。テキストマイニングは文字という質的デー 夕を量的分析するため, 質的研究と量的研究の両方の性格を有していると考えられ，多くのデータを分類整理し分析することに長けているが，主語の省略や暗黙知の分析は困難だといわれる ${ }^{9100}$. テキストマイニングの限界に留意しデー夕処理を行うことで， レポート分析において有用なツールであると期待できる.本研究の限界として, 在宅医療実習は希望した学生のみ参加しているため, 否定的な感想が少ない可能性がある。今後は，クラスターの明膫化や対象の偏りをなくすために，プリコード形式の質問を含めた調査や本実習の必修化による新たな分析が検討される。

## 結 論

在宅医療実習を行った医学部学生が提出した自由記述形式レポートをテキストマイニングにて分析することで, 合計 80 名 124,657 文字のレポートの傾向を簡便に可視化できた。テキストマイニングには澎大なテキストデータから研究者が予測し得なかった興味深い仮説を発見できる可能性があり，今後の医学教育発展に有用なツールとして期待できる.

## 謝辞

本稿をまとめるにあたり，自由記述形式レポート提出にご協力いただいた東京女子医科大学の学生, および KH Coder 開発者の樋口耕一氏に感謝申し上げます。

本稿の一部は第 11 回日本プライマリ・ケア連合学会
学術大会（2020 年, オンライン開催）で発表した.

開示すべき利益相反状態はない.

## 文 献

1)「医学教育モデル・コア・カリキュラム（平成 28 年度改訂版) $\rfloor$, 文部科学省, 東京 (2017 年 3 月 31 日 ). http://www.mext.go.jp/component/a_menu/ education/detail/_icsFiles/afieldfile/2017/06/28/ 1325989_28.pdf (Accessed April 10, 2021)

2）李慧瑛, 下高原理恵, 峰和治ほか：医学系文献データベース情報を使ったテキストマイニングの将来展望. 情報の科学と技術 70 (10) : 515-521, 2020

3）牛澤賢二：「やってみようテキストマイニング」，朝倉書店, 東京 (2018)

4）松本裕治：形態素解析システム「茶鉒」. 情報処理 41 (11) : 1208-1214, 2000
5） 中村光浩, 寺町ひとみ, 足立哲夫ほか：テキストマイニングによる薬学生実務実習レポートの分析. 医療薬学 36 (1): 25-30, 2010

6）越中康治，高田淑子，木下英俊ほか：テキストマイニングによる授業評価アンケートの分析：共起ネットワークによる自由記述の可視化の試み. 宮城教育大学情報処理センター研究紀要 $22: 67-74$, 2015

7）福井美弥, 阿部浩和：異なる文体における共起ネットワーク図の図的解釈. 図学研究 47 (4): $3-9$, 2013

8）釜賀誠一：テキストマイニングを用いた授業評価の自由記述の分析と対策. 尚絧大学研究紀要 47 : 49-61, 2015

9）李慧瑛, 下高原理恵, 緒方重光: 知識創出支援ツールとしてのテキストマイニングの強みと弱み。情報の科学と技術 67 (12):643-649, 2017

10）いとうたけひこ：テキストマイニングの看護研究における活用. 看護研究 46 (5) : 475-484, 2013