Analysis of original articles and case reports about “hemodialysis” in the Japan Medical Abstracts Society database by text-mining using artificial intelligence

医学論文数は2000 年に入り急増し，増加に伴った情報氾濫が起きており，その適切な情報の取捨選択が重要である．今回われわれは医中誌Web に収蔵されている血液透析の原著論文および症例事例論文の要約をテキストマイニングし解析を行った．医学中央雑誌刊行会にて運営されている医中誌Web にて検索した，1979 年以降に収載された「血液透析」の原著論文は26,408 報であり，症例事例論文は8,936 報であった．それらの原著論文の要旨・抄録を抽出した延べ単語総数は1,637,446 語であり，症例事例論文は562,949 語であった．原著論文解析では体外循環法や効率，生体適合性などの単語が頻出したのに対し，症例事例論文では実臨床の治療難渋例関連の単語の頻出が多く認められた．以上より医中誌Web 収載の血液透析関連の原著論文および症例事例論文に対しテキストマイニングを用いて解析を行い，全論文から血液透析の実臨床の変遷を把握することが可能であった．