質的研究の自動化:患者自由記述テキストからの潜在的トピックの発見

医学研究における自由記述テキストデータは，患者・家族や医療従事者の声を直接反映し，新たな知見の発見や意思決定，施策立案において重要な役割を果たす．しかし，これらのデータを対象とした質的データ分析は，膨大な人的労力を要する.本研究では，希少・難治性疾患患者が新型コロナウイルス感染症の流行期間中に経験した困難を分析対象とし，大規模言語モデル（LargeLanguageModel;LLM）を活用して質的データ分析の自動化を試みた．具体的には，患者・家族の自由記述テキストの各文に対してタグを生成し，タグ間の類似性に基づいて段階的に統合を行う手法を提案した．結果として，提案手法は分析時間を大幅に削減しつつ，人手による分析結果との一定の一致を示した．本研究の成果は，LLMを活用することで，自由記述テキストの効率的な分析手法の実現に向けた基盤を構築するものである．