自然言語処理を用いた臨床実習のナラティブ評価に基づくバイアスおよび性別・人種の一致の評価
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年2月19日
タイトル：Evaluation of bias and gender/racial concordance based on sentiment analysis of narrative evaluations of clinical clerkships using natural language processing.
雑誌名：BMC Med Educ. 2024 Mar 15; 24(1): 295. doi: 10.1186/s12909-024-05271-y. Epub 2024 Mar 15.
概 要：
本研究は、医療教育における潜在的なバイアスを理解するために、自然言語処理（NLP）を用いて臨床実習評価のバイアスを評価しました。3年次の臨床実習に参加する医学生の評価データを収集し、学生と教員の性別・人種の一致を調査しました。2037件の評価を分析し、ナラティブ評価の感情スコアと最終成績との関連を検討しました。結果、ナラティブ評価の感情スコアは性別や人種によって有意に異ならず、最終成績に対する予測因子としては数値評価の平均と性別の一致が重要であることが示されました。
方 法：
本研究は、2学年度にわたる医学生の臨床実習評価データを用いたコホート研究です。2037件の評価を対象に、性別・人種の一致やナラティブ評価の感情スコアを含む多項ロジスティック回帰モデルを使用しました。主要評価指標は、ナラティブ評価の感情スコアと最終成績の関連性です。
結 果：
ナラティブ評価の感情スコアは、学生の性別（P=0.88）、人種（P=0.64）、民族（P=0.06）によって有意に異ならず、教員と学生の間の言葉の選択も類似していました。最終成績に対する予測因子として、数値評価の平均（OR 1.45, P<0.001）と性別の一致（OR 1.32, P=0.049）が有意であることが示されました。
結 論：
本研究では、ナラティブ評価の感情スコアと最終成績との関連が見られず、他の機関の結果とは対照的でした。NLPを用いたバイアス調査の体系的アプローチが示され、フィードバックプロセスの改善の機会があることが示唆されました。