의료정보검색에서 UMLS Metathesaurus□ 를 이용한 질의어 확장

Query Expansion Using UMLS Metathesaurus□ on Medical information Retrieval

Seung-Bin Han, Boyoung Kim, Myungsun Choi, Jinhyun Yoo, Jinwook Choi M.D., PhD.

Department of Biomedical Engineering, College of Medicine, Seoul National University, Seoul 110-799, sbinhan@snu.ac.kr

Abstract: The Metathesaurus of the Unified Medical Language System (UMLS MT) is one of the most useful and largest thesaurus to develop conceptual information retrieval system. This papers shows how the Metathesaurus can improve the retrieval performance for medical records and what requirements must consider to get best performance when we are going to adapt the Metathesaurus. We examined the retrieval performance of expanded query by the Metathesaurus with selected 4 original query in 5000 braintest results as a test collection. The Metatheasaurus for query expansion, our experiment results reveal that Metatheasaurus increase the retrieval performance than pure string match for retrieving relevant medical records. It is also however, required lexical processing such as stemming, phrase separation into each words. We has suggested the use of Metatheasaurus for retrieval effectiveness by query expansion.

Keyword: UMLS, Metathesaurus, query expansion, retrieval performance, information retrieval(IR) system

Ⅰ. 소 개

정보검색 시스템이란 문서를 색인(indexing)해 두었다가 정보에 대한 요구가 발생하면 사용자의 질의문과 색인 파일에 저장되어 있는 문서를 비교하여 사용자의 질의문과 가장 유사한 문서들을 보여준다. 방대한 양의 정보들 중에서 요구한 정보를 얼마나 효과적이고 정확하게 찾아내는가 하는 것이 정보를 이용하는 사용자들의 가장 기본적인 요구사항이지만, 훌륭한 정보 검색 시스템이라도 100%의 정확도와 재현율을 달성 할 수 는 없다. 그 이유는 첫째, 사용자의 질의어가 데이터베이스내의 색인어와 다른 경우 해당 문서는 검색되지 않는다. 둘째, 검색하고자 하는 정보에 대한 정확한 지식이 없다면 대부분의 사용자는 자신의 정보요구와 정확하게 일치하는 질의문을 작성하는데 한계가 있다[1]. 따라서 검색효율을 증가시키는 방법으로는 시소러스를 사용하여 원질의문(original query)을 확장하여 검색하는 것이다. 일반적인 의미의 시소러스는 동의어 사전으로서 색인어와 의미가 같거나 비슷한 의미로 사용되는 다른 단어들을 모아 놓은 것을 말한다[2]. 하지만 정보검색을 위해 사용되는 시소러스는 동의어뿐 아니라 색인어들 간의 포괄적인 관계를 나타내는 사전으로 동의어, 상위어, 하위어, 관련어에 관한 정보가 저장되어 있다. 따라서 정보검색시스템에서의 시소러스는 여러 사용자들이 같은 의미의 개념을 서로 다르게 사용할 때 생기는 불일치를 해결하는데 매우 유용하며 확률과 재현율을 증가시킨다.

본 논문에서는 생의학(biomedical)분야의 효율적인 정보 공유와 검색을 위해 미국 국립의학도서관(NLM) 개발한 Unified Medical Language System Metathesaurus□ (UMLS MT)를 사용하여 질의어를 확장하는 방법을 소개하고, 실제 의무기록에 적용하였을 때 검색율에 미치는 영향을 보여준다.

II. 배 경

두 단어가 동의어 관계에 있다는 것은 의미적으로 일치함을 뜻하므로 동의어 관계에 있는 문서 또한 사용자의 요구를 만족시켜주는 문서이다. 그러나 동의어라 할지라도 검색시스템에서는 서로 다른 문서로 취급하므로 해당문서를 검색할 수 없다. 그러므로, 질의어 확장(Query expansion)이란 사용자가 입력한 원래의 질의문(query)에서 관련된 검색용어, 동의어, 관련어 등을 부가하는 검색엔진의 처리 과정으로 부가되는 용어는 시소러스를 통해 이루어진다. 메타시소러스는 UMLS의 네가지 구성요소 중 한 컴포넌트로서 2003AA edition에서는 MeSH, ICD10, ICD-9-CM등을 포함한 생의학분야에서 사용하는 100여개 이상의 어휘록으로부터  875,233 concept와 2.14 백만개의 개념명을 포함하고 있다[3]. 메타시소러스가 검색 효율을 증가시킬 수 있다는데 대한 여러 연구가 진행되어 왔다. MeSH를 인덱스 용어로 하여 MEDLINE□에서의 인용문을 검색한 결과에 관한 연구 등 메타시소러스는 개념적 검색을 가능하게 하여 검색효율을 증가시킨다[4,5].

본 연구는 정보검색시스템에 실제 의무기록인 진단방사선과 검사결과를 indexing하고, 메타

시소러스를 이용하여 질의어 확장을 하는 방법과 몇 가지 질의어를 사용한 결과를 통해서 메타시소러스가 검색효율 향상에 미칠 수 있는 영향과, 메타시소러스를 정보검색엔진에 적용하고자 할 때의 고려사항을 알아보고자 하였다.

Ⅲ. 방 법

Metathesarus MRCON table

메타시소러스를 구성하고 있는 32개의 테이블 중 MRCON은 동의어 관계에 있는 용어들의 개념명(concept name)을 가지고 있는 테이블로 다음과 같이 구성되어 있다.

그림 1과 같이 메타시소러스는 다른 언어, 다른 용어로 표현되지만 의미가 같은 개념용어들을 하나의 개념고유식별자(concept unique identifier:CUI)를 부여하여 하나의 개념으로 연결시켜준다. 위의 예에서 □fever'는 영어명에서만도 Increased body temperature, Hyperthermia, Pyrexia, Febrile, Temperature elevation등의 동의어가 하나의 CUI로 연결되어 있다.  각각의 용어는 고유한 문자열식별자인 SUI를 가지고 있고 문자열의 형태에 따라, STT(String type)-Preferred form(PF), 대소문자구별(VC), 쉼표구분(VCW)등의 기호가 결정되고 용어의 형태에 따라 용어식별자가 LUI가 구분된다. TS(Term status) 필드의 P는 preferred name, S는 synonym을 나타낸다.

그림  UMLS Metathesaurus MRCON table structure -'fever'에 대한 동의어

검색환경 및 Test collection

1999.7.2~ 2002.9.2까지 서울대학병원 진단방사선과 Brain CT/MRI 검사결과기록 5000 건을 검색을 위한 corpus로 사용하였다.

MS win 2000 OS, Oracle 9i를 DBMS로 사용하여, 2003AA UMLS MT, Brain testresults 5000 건을 각각의 테이블로 구성하였다.

Test Query

메타시소러스에서 정의된 동의어로 얼마나 질의어 확장을 할 수 있는지를 테스트 해 보기 위해 Brain 검사결과에 적합한 4개의 질의어 Seizure, Alzheimers Disease, Hemorrhage, trauma를 선택하였다.

Ⅳ. 결과

선택된 4가지의 질의어에 대해 확장 가능한 메타시소러스에서 정의된 동의어를 찾고, 원 질의문과 동의어를 통해 검색된 문서의 개수를 정리하였다. 메타시소러스는 용어의 많은 변이(variants) 형태를 가지고 있으므로, Term status(TS), String type(STT)가 Preferred name(P)-Preferred form(PF)형태인 용어로만 질의어를 확장하였다.

표 1. 질의어 확장결과 및 문서검색결과: seizure

	질의어	검색 문서수
Original query	Seizure	48
Expanded query by 메타시소러스	seizures	0
	convulsion	12
	fit	0
	[D]Fit	0
	[D]Seizure NOS	0
	Fit-convulsion	0
	sz	0
	Fit(s)	0
확장된 질의어에 의한 검색증가율		25%

1. Seizure

2. Hemorrhage

표 2. 질의어 확장결과 및 문서검색결과: Hemorrhage

	질의어	검색 문서수
Original query	Hemorrhage	1020
Expanded query by Metathesaurus	Bleeding	0
	Extravasation of blood	0
	Haemorrhage	0
	Blood loss	12
	HEM	0
	Bleed_NOS Problem	0
확장된 질의어에 의한 검색증가율		1.17 %

3. trauma

trauma의 동의어인 wounds, injuries는 복수형으로는 관련문서가 검색되지 않기 때문에, 단

수형으로 질의문을 조정하여 재 검색한 결과 Facial Injury, Vas Deferens Injury, Head Injury등을 포함한 관련된 문서를 검색할 수 있었다. 그러나 질의어 wound의 경우 검색된 문서의 내용이 모두 □Postoperative wound infection..□으로 원래 질의어의 개념과는 다른 문서가 검색되었다.

표 3. 질의어 확장결과 및 문서검색결과: trauma

	질의어	검색 문서수
Original query	trauma	48
Expanded query by Metathesaurus	wounds	0
	injuries	0
	Physical trauma	0
	Wounds and Injuries	0
Adjusted query	wound	18
	injury	28
확장된 질의어에 의한 검색증가율		95 %

4. Alzheimer's Disease

Alzheimer's Disease에 대해 메타시소러스로부터 많은 동의어를 확장할 수 있으나, 이러한 완전한 동의어 구문들로는 한 건도 일치된 문서를 찾을 수 없었다. 관련된 문서를 정확히 찾기 위해서  구문을 of 등의 불용어를 제거하고 분리된 단어로  각각 Dementia, Alzheimer's Type로 검색한 결과 많은 문서를 찾을 수 있었다. 질의어 Alzheimer's Type은 검색된 문서가 모두 "Dementia of the Alzheimer's type,..□으로 먼저의 질의어 Dementia로 검색한 결과문서에 포함되는 같은 문서이므로 중복을 제거하고 원질의어  □Alzheimer's Disease□의 검색결과문서 11건에 비해 많은 관련된 상당한 문서가 검색되었다.

Ⅴ. 고찰

위 실험은 완성된 정보검색시스템에서의 실험이 아니라 메타시소러스를 의료정보검색 시스템에 적용할 때, 어떤 동의어들이 부가되어 확장된 질의어를 만드는지, 관련된 문서를 얼마나 더 검색할 수 있는지를 알아보기 위한 기초 연구이다. 지면상 많은 질의어를 사용하여 실험하지 않아 메타시소러스를 이용한 평균적인 검색효용을 나타내지는 않았으나, 몇 가지 검색어에 대해 메타시소러스를 이용하여 질의어를 확장하고 문서를 검색한 결과 효율이 향상하였음을 확인할 수 있었다. 메타시소러스는 단어에 대해 개념적으로 관련된 동의어 표현을 가지고 있으나, 실제 국내의무기록에서는 메타시소러스에 있는 다양한 동의어 표현을 사용하지 않기 때문에[7] 그리 많은 동의어를 가지고 문서가 검색되지는 않았다.

표 4. 질의어 확장결과 및 문서검색결과:Alzheimer's Disease

	질의어	검색 문서수
Original query	Alzheimer's Disease	11
Expanded query by Metathesaurus	Dementia, Primary Senile Degenerative	0
	Alzheimer dementia (AD)	0
	Alzheimer-type dementia (ADT)	0
	Dementia, Senile <1>	0
	familial Alzheimer disease (FAD)	0
	Senile Dementia, Alzheimer Type	0
	DAT	0
	AD	0
	DAT - Dementia Alzheimer's type	0
	Alzheimer sclerosis	0
	Alzheimer syndrome	0
	Dementia of Alzheimer's Type	0
Adjusted query	Dementia	59
	Alzheimer's Type	48
조정된 질의어에 의한 검색증가율(중복제거)		536 %

메타시소러스를 정보검색에 도입할 때 몇 가지 고려할 사항이 있다.

첫째, 개념은 여러 단어로 구성된 구(phrase)인 경우가 많다. 정보검색 시스템에서는 index 용어를 주로 한 단어(single word)로만 구성해 놓기 때문에 메타시소러스가 구로 된 동의어를 확장해 주어도 문서가 검색되지 않은 경우가 많다. 그러므로 질의어가 index 데이터베이스를 검색하기 전에 구를 각각의 단어로 만들어 주는 처리가 필요하다. 또한 단복수 형으로 표현된 단어들에 대한 stemming, 단어분리 등의 구문처리가 필요한데, 이를 위해서 UMLS Specialist lexicon이 좋은 도구가 될 수 있다[4].

둘째, negation problem이 발생할 가능성이 있다. 예를 들어, 위의 trauma의 동의어로 확장된 wound의 경우, 검색된 문서의 내용은 □Postoperative wound infection'으로 trauma의 개념과는 다른 문서가 검색된 것이므로, 이러한 결과는 문서의 시소러스를 도입하여 예상되는 효과와는 달리 검색율은 높일 수 있으나, 정확률은 떨어뜨리는 원인이 된다.

셋째, 이전의 연구들에서 시소러스를 사용한 정보검색은 질의어 확장과 구문처리 과정으로 인해 검색시간이 다소 오래 걸린다는 단점을 지적하고 있으므로[1,2,5,6], 이러한 점을 고려하여, 원질의어를 메타시소러스에 있는 동의어 모두를 가지고 검색하지 않고 적절히 최상의 결과가 나올 수 있도록 TS, STT를 조정하는 방법과 정보검색시스템의 성능을 향상시키는 기술을 모색해야 할 것이다.

메타시소러스를 이용한 정보검색은 개념적으로 같은 의미의 용어들로 질의어를 확장해 주므로 검색효율을 증가시킬 수 있으며 인텔리젼트한 정보검색엔진 개발에 중요한 역할을 할 수 있다.

참고문헌

1. 박수현, 한국어 정보 검색 시스템에서 시소러스를 이용한 검색 효율향상, 동서대학교, 동서논문집, 99. 12. PP335-344

2. 정재헌, 정보 검색을 위한 효율적인 시소러스 구조에 관한 연구, 1995;2, 이학석사학위논문

3. UMLS Knowledge Sources. (14th ed.) Bethesda (MD): National Library of Medicine, 2003AA

4. Aronson AR, Rindflesch TC, and Browne AC. Exploiting a large thesaurus for information retrieval. Proceedings of RIAO 94, 1994:197-216.

5. Srinivasan P. Retrieval feedback in MEDLINE. Journal of the American Medical Informatics Association, 1996; 3(2): 157-167.

6. Aronson A.R., Rindflesch T.C. Query Expansion Using the UMLS Metathesaurus. Proc AMIA Annu Fall Symp 1997;:485-489

7. Han SB, et al., Analysis of Discordance on the Sign or Symptom□ Concepts between the UMLS and Clinical Terms in Korean Medical Records, Proc AMIA Symp. 2002;1039