原題
SEMI-AUTOMATED EXTRACTION OF RESEARCH TOPICS AND TRENDS FROM NCI FUNDING IN RADIOLOGICAL SCIENCES FROM 2000-2020.
背景:公的資金によるがん研究の傾向の包括的な理解は、手作業による分類の課題のために制限されている。
目的:本研究では、自然言語処理(NLP)を通じて放射線腫瘍学および放射線科に授与された21年間の米国国立がん研究所(NCI)の助成金を半自動分析を利用して調査する。
方法:2000年から2020年までの教育以外のR型NCI助成金5,874件を分析し、NLP手法を用いて60の研究テーマカテゴリーに分類し、時間的な資金動向を評価した。
結果:この分析では、治療および物理学関連のクラスターが大幅に増加しており、イメージングバイオマーカー、インフォマティクス、および放射性医薬品への資金が大幅に増加していることが明らかになった。
結論:このNLPアプローチは、研究資金の傾向を効果的に特定し、20年間にわたる放射線科学における焦点の変化を強調している。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2025.01.009
PMID: 39870216
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