クリティカルケア情報学におけるデータ駆動型トレンド：MIMICデータベースを用いた文献計量分析（2004-2024）
カテゴリ：医療現場の業務効率化
公開日：2026年2月19日
タイトル：Data-driven trends in critical care informatics: a bibliometric analysis of global collaborations using the MIMIC database (2004-2024)
雑誌名：Comput Biol Med. 2025 Sep; 195: 110670.
概 要：
本研究は、MIMICデータベースに関連する文献の包括的な文献計量分析を行い、研究の進展、国際的な協力、テーマのトレンドを特定することを目的としています。MIMICデータベースは、結果予測、機械学習、患者管理の分野で重要な資源となっていますが、その進化に関する包括的な理解は限られています。2004年から2024年までの2769件のMIMIC関連文献を分析し、今後の研究方向を示唆します。
方 法：
2769件のMIMIC関連文献を対象に、Web of Science Core Collectionに登録された英語の査読付き論文とレビューを二重盲検プロセスで選別しました。R、Bibliometrix、VOSviewer、Pajekなどの複数のソフトウェアツールを使用して、データのクリーニング、メタデータの抽出、記述統計、科学マッピング、キーワードの共起分析、引用ネットワーク分析を行いました。
結 果：
分析した2769件の文献のうち、2747件（99.2%）が査読付きの原著論文でした。平均年次出版成長率は40.6%、平均引用率は11.29でした。出版トレンドは、2004-2015年の緩やかな成長、2016-2020年の急速な拡大、2021-2024年の持続的な勢いの3つのフェーズに分かれました。中国が1998件の出版物を持ち、最も生産的な国でしたが、国際協力率は低かったのに対し、米国は国際的な影響力を示しました。MIMICに基づく研究は、初期の記述的研究から機械学習や人工知能の応用へと進化しました。
結 論：
MIMICに基づく研究は大幅に成長し、中国と米国が出力と影響力で主導しています。研究は記述的分析から高度なAI応用へと進化していますが、実世界での統合は単一センターデータやモデルの不透明性といった問題に制約されています。これらのギャップを埋めるためには、透明で臨床的に関連するモデルと国際的な協力の強化が必要です。技術革新を倫理的かつ実用的な考慮と整合させることで、MIMIC研究の翻訳的価値を高めることが期待されます。