토픽모델링을 이용한 의료기기 사용성 연구 동향 분석
Research Trend Analysis of Medical Devices Usability Studies Using Topic Modeling
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초록
최근 의료 산업 패러다임 변화에 따라 의료기기 및 서비스에 대한 사용성이 중요해지고 있다. 이에 본 연구는 의료기기 사용성에 대한 연구 동향를 분석하고 잠재된 의미를 발견하고자 텍스트 분석을 이용하였다. 문헌에 대한 효과적 분석을 위해 의료 분야 상위 저널과 검색엔진(Pubmed)을 통해 문헌을 수집하였다. 수집된 문헌에 대해서는 탐색적 분석 및 전문가 협의를 기반으로 연구목적에 적합한 데이터를 선정하고 텍스트 마이닝을 위한 전처리과정을 수행하였다. 분석 방법으로는 텍스트 마이닝 알고리즘인 LDA(Latent Dirichlet Allocation)분석을 통해 문헌에 잠재된 의미를 기반으로 토픽을 선정하고 토픽별 키워드를 추출하였다. 추출된 토픽은 pyLDA를 통해 시각화하여 수치 데이터에서는 발견할 수 없었던 시사점을 발견하였다. 가장 큰 발견은 적어도 의료기기의 사용성에 대해서는 지나치게 패러다임 변화와 평가에 집중되어있는 것을 파악할 수 있었다. 이를 통해, 향후 사용성 연구에 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
Abstract
With the recent paradigm shift in the medical industry, usage of medical devices and services has become essential. The purpose of this study was to discover the latent meaning by performing research trend analysis on the usability of medical devices through text mining data analysis. For its credibility and effective analysis, data was collected through the top medical journals and the search engine (Pubmed). In the collected documents, data suitable for the purpose of the research were selected based on exploratory analysis and expert consultation, and pre-processing for text mining was performed. As an analysis method, a topic was selected based on the keyword for each topic and through LDA(latent dirichlet allocation) analysis, a text mining algorithm. The extracted topics were visualized through pyLDA which turned out to discover the implications that could not be found through numerical data. The biggest point was to grasp that the focus on too much industry paradigm change and evaluation, at least on the usability of medical devices. It will provide researchers with insights.
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