(第２回 データサイエンス・アドベンチャー杯 SAS Institute Japan賞）
チーム名：TEAM K K（慶應義塾大学大学院健康マネジメント研究科）
本発表では、医学分野の特定の分野に絞って論文内容・研究者の双方から検討を行うこととした。分野としては、厚労省「患者調査」において、「皮膚及び皮下組織の疾患」での入院率が大きく上昇している等、特徴的であることを踏まえ「皮膚科学」の論文を対象に検討を行った。
まず、内容を明らかにするため、和文標題をテキストマイニングし、頻出語の時系列推移を追った。結果、「褥瘡」が2005年に急増しており、診療報酬の影響が伺えた。
次に、研究者像を明らかにするため、論文数の年次推移を元に成長混合分布モデルを用いて著者を分類した。皮膚科の研究者は５つのパターンに分かれ、そのうち発表論文数も論文数増加率もそれほど大きくない研究者、すなわち駆出しの研究者集団において、「褥瘡」に関する論文の割合が多いという結果となった。医療政策には駆出しの研究者の方が敏感に反応すると考えられる。政策を研究、社会へ反映させて行くためにはこのような研究者のへの支援が必要と考える。
