효율적 암 분류를 위한 텍스트마이닝 기반의 의학적 의사결정지원시스템 개발

Development of Text Mining based clinical decision support system for cancer staging

Jeong-Jin Park*, Young-Moon Chae Ph.D.†, Suk-Il Kim M.D.‡, Jeong-Eun Kim Ph.D.§,

Gon-Hee Kim†

* Samsung Medical Center, 50, Ilwon-Dong, Kangnam-Ku, Seoul, Korea 135-710

† Graduate School of Public Health, Yonsei University, C.P.O.Box 8044, Seoul 120-752

‡ Department of Preventive Medicine, College of Medicine, The Catholic University of Korea

§ Seoul National University, College of Nursing, Seoul 110-799

Abstract: In hospitals, clinical cancer staging is an important element for determining the methods for treatment and prognosis. Since there are too many cases of surgical pathology to be interpreted, the interpreting doctors have to be familiar with various TNM definitions for different kinds of cancers for correct TNM staging. Thus, the objective of this study was to propose a clinical decision support system for doctors at the department of pathology by applying text mining to the text-based results of surgical pathology tests. This system enables the retrieval and classification of text data through keyword search and queries using Boolean operators. In addition, text mining can help knowledge acquisition for clinical decision support system by modifying textbook knowledge in medicine into new knowledge usable to clinical specialists.

Keyword: Text mining, Cancer staging, Clinical decision support system

배  경

많은 조직들이 구조화된 데이터보다 훨씬 많은 대량의 텍스트(text) 자료를 가지고 있지만 텍스트 데이터를 효율적으로 잘 활용하지 못하고 있다. 그것은 텍스트 데이터(data)들이 구조적인 형태로 재구성하여 분석하기가 쉽지 않고, 대부분이 자연어로 쓰여진 문장 형태이기 때문에 함축된 지식을 추출하기가 쉽지않기 때문이다1).

텍스트마이닝은 문서 분류2), 문서 군집화3), 문서간 연관 관계 추론4) 등 여러 세부 분야로 나눌 수 있는데 그 중 문서 분류는 스팸 메일 자동 여과(spam mail filtering)5), 관심 기사 및 웹 문서 자동 분류6), 전자 우편의 담당자 자동 전달(routing), 고객 온라인 질의 응답 서비스(help desk) 등과 같이 많은 분야에 적용될 수 있어서 이에 대한 연구가 국내외적으로 활발히 증가하고 있다.

최근 의료분야에도 전자의무기록(EMR)과 PACS 등의 도입으로 인해 엄청난 양의 디지털 데이터가 축적되고 있으며 축적된 임상 데이터나 연구관련 데이터의 가공은 진료정보의 재활용과 정보공유를 가능하게 할 뿐만 아니라 새로운 지식 발견과 응용 시스템 개발 등을 통해 의료서비스의 질적 개선을 추구하고 있다.

특별히 외과병리 검사결과 데이터는 정확한 진단을 위해 꼭 필요한 검사 결과로 특히 암(악성 종양)이 의심될 경우, 염증성 병변이나 양성 종양과의 감별이 어려울 경우 등 수술 후 치료 방법 결정에 매우 중요한 요소이며 또한 위암, 폐암, 유방암 등의 암 환자에게 병기(stage)의 결정이 수술 후 치료 방향과 치료의 결과들을 평가하는데 도움을 주고, 예후를 결정하는데 매우 중요한 요소이다.

따라서 이 연구에서는 임상적으로 암 분류(cancer stage)가 환자의 치료 방침과 예후를 결정하는데 중요한 요소임에도 불구하고 실제 병원에서는 판독해야할 외과병리 검사 case가 너무 많고, 정확한 TNM(primary tumor, regional lymph nodes, distant metastasis) 분류를 위해 암 종류별 다양한 TNM 정의문을 숙지해야 되는 등 병리과 판독의의 불편함을 감안하여 텍스트 기반의 외과병리 검사 결과 보고서에 텍스트마이닝 분류 기법을 이용하여 효율적 암 분류를 위한 의학적 의사결정지원시스템을 개발하였다.

방  법

1. 연구 대상 및 범위

이 연구는 서울지역에 위치한 허가병상 약 1,200병상 규모의 종합병원에서 2004년 7월 5일에서 7월 10일까지 6일간 판독되어진 외과병리 검사결과 데이터를 판독결과와 육안소견으로 구분한 1,695건의 자료를 대상으로 하였다.

먼저 키워드 검색을 통해 전체 외과병리 검사결과에서 암으로 판명되어진 환자 525건을 색출하고, 다시 이 중에서 위암 환자 141건을 색출한 후 병리과 판독의가 직접 TNM staging을 해준 31건에 대해서 분석을 실시하였는데 분석 대상이 너무 적어 타당성 검증에 어려움이 있어 2004년 7월 1일에서 7월 30일까지 위암 환자 대상으로 병리과 판독의가 직접 TNM staging을 해준 75건에 대해서 추가 분석을 실시하였다.

2. 연구 분석 및 방법

암 분류 시스템을 구축하기 위해서 텍스트 기반의 외과병리 판독보고서에서 암으로 판명되어진 환자를 색출해내는 것이 우선적으로 필요한 작업이다. 실제 연구대상 병원에서는 암 등록 업무를 위해 암으로 정의되어지는 총 127개의 단어를 선정해서 암 환자를 색출하고 있다.

또한 이 연구에서는 교과서적 지식인 미국 AJCC(American Joint Committee on Cancer) Cancer Staging Manual 6th edition에서 정의한 stomach cancer에 대한 TNM 분류법(definitions)을 사용하였는데 AJCC TNM 분류법이 우리나라 현실에 맞지 않는 문장으로 기술되어 있어 문장 질의를 통한 텍스트 검색 및 분류에 어려움이 있음을 감안하여 2명의 병리과 판독 전문의에게 자문을 구하여 실제 임상에서 사용되고 있는 AJCC TNM 분류법으로 지식 표현을 개조(modification)하였다.

3. 시스템 설계 및 구축 도구

Figure 1. Structure of a classification

application

이 시스템의 구조는 Figure 1과 같이 컨텐트(content)를 기반으로 문서의 들어오는 스트림(stream)을 분류하는 문서분류 애플리케이션(application)으로 Oracle Text는 새 CTXRULE 인덱스(index) 유형으로 이러한 애플리케이션을 구축할 수 있게 한다. 이 인덱스 유형은 분류 또는 경로 지정 범주를 정의하는 규칙(질의)을 인덱싱(indexing)하고, 문서가 도착할 때 새 MATCHES 연산자가 각 문서를 범주화(categorization)하는데 사용될 수 있다.

이 시스템의 개발 환경은 펜티엄급 PC로 Windows 2000 기반에서 개발되었으며 사용자 인터페이스를 위한 응용 프로그램 개발도구는 Delphi 6.0이 사용되었고, 응용프로그램과 서버간은 Pro*C 서비스로 연결하였다.  데이터베이스는 Oracle 9i를 사용하였으며 Oracle에 통합된 전체 텍스트 검색 기술인 Oracle Text는 표준 SQL을 사용하여 Oracle 데이터베이스, 파일 및 웹(web) 상에 저장된 텍스트와 문서를 인덱싱(indexing), 검색 및 분석을 할 수 있고, Oracle Text는 Oracle 9i Standard 및 Enterprise Editions 모두에 포함되어 있다.

이 시스템에 사용된 추론 로직(logic)은 응용 프로그램인 Delphi 6.0를 사용하여 정확히 100% 매칭(matching)될 경우에만 분류가 되고, 실제 외과병리 보고서가 영문으로 작성되어지므로 대소문자에 의한 오류를 없애기 위해 판독 결과를 대문자로 변환하였으며 TNM 정의문(rule)의 모든 경우의 수를 IF THEN ELSE 구문을 사용하여 분류하였다.  또한 AJCC TNM stage grouping(Table 1)을 추론하기 위해서 프로그램 상에서 분류된 TNM을 Matrix로 정의하여 FOR 문과 IF 문을 이용하여 stage를 비교하였다.

Table 1. The 6th AJCC TNM Stage

Grouping(Stomach cancer)

결  과

1. AJCC TNM 정의문 개조(modification)를

통한 새로운 규칙 도출

AJCC TNM 정의문은 미국식 완전한 문장 형태로 기술되어 있어서 실제 임상에서 사용되고 있는 TNM 정의문과 차이가 있다. 특히, 외과병리 보고서는 핵심이 되는 명사와 동사들을 중심으로 판독 결과가 기술되기 때문에 미국의  AJCC TNM 정의문을 그대로 사용하여 구문 검색 및 분류를 시행할 경우 정확한 결과를 얻지 못한다. 따라서 2명의 병리과 판독 전문의의 자문을 구하여 실제 임상에서 사용되고 있는 위암(stomach cancer)에 관한 TNM 정의문(Figure 2, 3)으로 각 항목을 개조하였다.

Figure 2. T1 definitions rule modification

Figure 3. N1 definitions rule modification

2. 효율적 암 분류를 위한 의학적 의사결정

지원시스템

(1) 시스템 흐름도

Figure 4. System flowchart

효율적 암 분류를 위한 의학적 의사결정지원시스템은 6th AJCC TNM stage system과 실제 임상에서 사용되고 있는 TNM stage 정의문을 비교, 분석하여 새로운 규칙을 도출한 후 텍스트마이닝 기술 도구인 Oracle Text의 키워드 검색, 구문 검색, 패턴 매칭 등을 이용하여 TNM 항목별로 환자를 분류하고, TNM Stage Grouping을 프로그램 상에서 Matrix로 정의하여 분류된 TNM을 Matrix에 FOR 문과 IF 문을 이용하여 TNM Stage Grouping을 추론하였다.  Figure 4는 이 시스템의 전체적인 흐름도를 보여준다.

(2) 시스템 메인 화면

암 분류 시스템을 실행한 결과 화면으로서 판독되어진 외과병리 보고서에 대해 날짜별, 판독의 의사별로 조회할 수 있으며 조회된 외과병리 보고서는 판독결과, 육안소견, 환자 ID로 구분되고, 판독결과, 육안소견에 대해 키워드 검색을 실시하여 연산자 조건에 맞는 환자를 조회할 수 있는 텍스트 검색시스템도 포함되어 있다. 또한 T 항목별, N 항목별, M 항목별 해당 환자를 조회할 수 있으며 검색된 환자는 excel 파일로 출력이 가능하다. Figure 5는 TNM 분류에서 T2 항목에 대한 실행 결과 화면이다.

Figure 5. Screen of T2 category

application

(3) TNM stage grouping 추론 결과 화면

TNM 항목별로 환자를 검색하고 난 후 분류된 외과병리 보고서 중에서 1개를 선택하여 이 case가 TNM stage 정의문 조건에 일치할 경우 자동으로 그 결과를 추론할 수 있도록 하였다. 추론 과정은 모든 경우의 수를 IF THEN ELSE 구문을 사용하여 추론 로직(logic)에 정확히 100% 매칭되는 경우에만 그 결과를 추론할 수 있도록 하였다. Figure 6는 추론 실행 결과 화면으로서 실제 병리과 판독의가 직접 분류한 TNM stage와 프로그램 상에서 추론된 TNM stage 결과가 일치하는 것을 볼 수 있다.

Figure 6. Screen of TNM stage reasoning

application

3. 의학적 의사결정지원시스템의 타당성 검증

개발된 시스템의 타당성 검증을 위해 연구 대상 병원에서 실제 2004년 7월 1일부터 7월 31일까지 병리과 판독의가 직접 위암 환자에 대해 TNM 분류를 해준 75건을 분석한 후 같은 기간 동안 이 시스템에 의해 분류된 것을 서로 비교하여 일치 여부(Table 2)를 확인하였는데 T 항목에 대해서는 정확률이 T1 (76.9%), T2 (89.1%), T3 (100%)의 결과를 얻었다. 이는 병리과 판독의별로 각각 사용하는 규칙이 조금씩 다르고, 문장 질의에서 단어와 단어 사이에 존재하는 형용사와 부사 및 접두어(예; sub, no, not) 처리 문제가 완전히 해결되지 못함으로 인해 생기는 결과이다.

N 항목에 대해서는 정확률이 N1 (91.2%), N2 (100%), N3 (100%), N4 (100%)의 결과를 얻었는데 이는 N 항목에 대한 규칙이 숫자 위주로 표현되기 때문이다.

또한 병리과 판독의가 직접 TNM staging 해준 75건을 대상으로 보고서 1개씩을 선택하여 추론 시스템에 적용한 결과 69개(92%)가 일치하는 소견을 보였고, 6개(8%)가 불일치하였다.

결  론

이 연구는 임상적으로 암 분류(cancer staging)가 환자의 치료 방침과 예후를 결정하는데 중요한 요소임에도 불구하고 실제 병원에서는 판독해야될 외과병리 case가 너무 많고, 여러 가지 TNM 정의문들을 암기해야되는 등 병리과 판독의의 불편함을 감안하여 텍스트마이닝 기법을 통한 효율적 암 분류 시스템을 개발하였다.

실제 병원에서 사용되고 있는 전자의무기록 데이터는 완전한 문장으로 서술되지 않고 있고, 필요한 단어들만을 나열하여 그 의미를 전달하고 있는 실정이며 또한 현실적으로 많은 양의 검사 판독 결과를 구체적으로 서술할 수 없어 템플릿(template)화된 구조로 기술되어지는 것을 감안한다면 텍스트마이닝 기법을 이용한 지식 추출 및 지식 분류가 가능하다고 생각한다.

결과적으로 개발된 이 시스템은 비구조화된 텍스트 데이터로부터 의학적 의사결정지원시스템에 필요한 지식을 추출 및 분류하는 방법을 제시하고, 지식 표현의 한 방법으로 규칙의 개조(rule modification)를 통한 규칙 기반 분류(rule based classification) 방식이 효율적 암 분류 뿐만아니라 국제의료 행위분류(ICD ; International Classification of Diseases)에 의한 질병 분류, 수술 분류, 약물 분류 등 병원에서 시행되고 있는 각종 임상적 분류를 지원할 수 있어 의학적 의사결정지원시스템 구축에 기여할 것으로 사료된다.

참 고 문 헌

1. Dorre J, Gerstl P, Seiffert R. Text Mining: Finding nuggets in mountains of textual data. In Proc. Of the 5th ACM SIGKDD 1999:398-401,

2. Sebastiani F. Machine learning in automated text categorization, ACM Computing Surveys 2002;34(1):1-47.

3. Zamir O, Etzioni O. Web document clustering: A feasibility demonstration, In Proc. Of 21st International ACM SIGIR Conference 1998:46-54

4. Bollacker K, Lawrence S, Giles C. L. Citeseer: An autonomous web agent for automatic retrieval and identification of interesting publications, In Proc. Of Second International Conference on Autonomous Agents 1998:116-113,

5. Sahami M, Dumais S, Heckerman D, Horvitz E. A Bayesian approach to filtering junk email, In Proc. Of AAAI Workshop on Learning for Text Categorization, 1998

6. Pazzani M, Billus D. Learning and revising User Profiles: The identification of Interesting Web Sites. Machine Learning 1997;27:313-331,

7. http://www.oracle.com/technology/products/text