背景： “痛み”は患者の主観的な感覚であり、その表現も多岐にわたるため、コンピューターが分析するのが難しいだけでなく、人間が直感的に理解することも難しい。近年、医療支援システムにAIが導入され、精度が大幅に向上した。医療支援システムの精度をさらに向上させるため、コンピューターに痛みに関する表現を分析させ、数値化させる必要がある。 目的：本研究では、医療支援システムが看護用語の痛みに関する表現から痛みの概念を共有できるようにするため、Fuzzy-C-MeansおよびGaussianメンバーシップ関数を使用し、痛みの表現を数値化する。 方法：PubMedから収集された335,367件の看護関連の「abstract」とした。335367件のAbstractのうちキーワードを含むものが199764件であった。次に、word2vec法を使用して形態素解析を行って単語ベクトルに変換した。ベクトル化された「abstract」をFuzzy-C-Means法を使用してキーワードによって痛みを表す単語を分類し、抽出した。最後に、Gaussianメンバーシップ関数を使用して、単語を数値化した。 結果：数値化された形式は範囲値であり、代表値に近いほど、その分類の所属値（可能性）が高くなる。以下では、「pain」の例を挙げて、各キーワードに対応する代表値の結果を示す： Phantom pain(pain:2.2729), Pain control(pain:1.4710), Increased pain(pain:2.3849), Reduced pain(pain:2.4692), Acute pain(pain:2.5735), Chronic pain(pain:2.3522), Abdominal pain(pain:2.1726)。