I.

Hybrid-EHR을 위한 의무기록서식의 온톨로지 개념모델링을 통한 서식축 구축 및 활용

A Study on the Development of Ontology-Based Document Axes for Hybrid-EHR

Jeong-Suk Yoo*, Young-Moon Chae Ph.D.†, Hong-Gee Kim Ph.D.‡, Kyung-Mo Park Ph.D.§, Seung-Hee Ho.†

* Medical Record Services, Hospital, National Cancer Center, Goyang, 410-769

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

‡ School of Dentistry, Seoul National Univ, Seoul 110-749

§ Department of Biomedical Engineering, Kyunghee Univ, Yongin 446-701

Abstract :Except for the newly opened hospitals, many hospitals have to find an effective way for scanning the previous paper-based medical records and integrating them with the newly developed EMR. The purposes of this study were to present a way to maintain a linkage between the paper-based system and EMR by mapping document names and to develop the location point address for structuring image documents. In addition, this study also proposed the ontology-based document format that may be effectively used for searching for various medical records. The results were classified by the FCA tool and validated for accuracy by comparing with the actual patient charts.  Based on the validated document axes and other information, the Document Information Model was developed by using the Protege/OWL. This study developed the ontology-based document axes by conceptualizing the hierarchy of document taxonomy and demonstrated its use in EHR and knowledge management systems.

Keyword: Ontology, Concept Structure, Clinical document axes

배 경

우리는 Hybrid- EHR환경에서 기존의 종이기록을 이미지화 하여 관리하는 전자적 문서관리시스템(EDMS: Electronic Document Management System)과 새로 개발된 EMR과의 통합 및 상호운용성 문제에 고심하고 있다. 현재 우리나라에서는 EMR을 크게 text EMR과 image EMR로 구분하고 있는데 이 모두를 포함한 것을 Hybrid-EMR 또는 Hybrid-EHR이라고 한다1).

방대하고 다양한 서식들을 구별하기 위해  서식명 또는 그를 코드화한 서식번호를 사용하고 있는데, 서식명은 EDMS에서 뿐만 아니라 현재 개발되는 EMR에서 서식을 구분하는 인덱스로 사용되고 있을 뿐 아니라 두가지 다른형태의 자료에서 서식을 구분하는 유일한 Text형의 자료이기도 하다. 그러나, 현재까지의 키워드 기반의 정보검색은 원하는 내용에 대해서 동음이의어 또는 이음동의어로 인해 정확한 정보에 접근하기 어려운 한계를 가지고 있어2), 다량다종의 서식들 속에서 원하는 서식을 검색하기 어려운 문제를 안고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 용어의 관계성을 정의한 시소러스가 구축되었지만, 이는 단순히 용어의 동등 및 포함관계를 정의한 것으로, 각 용어의 관계의 속성이 정의되어 있지 않아 정보의 통합과 연속성을 유지하기가 어렵다. 이러한 문제를 해결해 줄 개념적 방법이 온톨로지이며, 이를 위해 온톨로지의 개념모델링을 이용한 서식 온톨로지의 개발은 필수적이라 하겠다.    EDMS개발을 도입하고 있는 여러 사업분야 중 기록물관리가 핵심인 도서관리시스템에서는 자료의 구조화를 통한 EDMS의 활용에 관한 여러 연구가 있었으며, 외국은 우리보다 앞서 이미 서식의 구조화 에 관한 여러 연구가 진행되고 있었는데, 유럽의 경우 유럽표준 기구인 CEN TC 251 (European Standardisation Committee, Technical Committee 251 - Medical Informatics)에서, 미국의 경우 미국의 표준기구인 ANSI(American National Standards Institute)에서 인가한 HL7, 콜롬비아대학에서 진행되는 프로젝트로 eNote(Electronic Notes in Medicine) 등의 연구들이 진행되고 있었다.

따라서, 이 연구에서는 이미지 의무기록의 구조화 방법을 제시하고, 다량다종의 서식들 중에서 필요로 하는 서식을 검색할 수 있도록 용어를 용어가 속한 환경에따라 분석, 합성하는 패싯(Facet)분류에 따라서식의 발생에서 작성에 이르기까지 서식이 존재하는 서비스환경의 패싯을 축으로 개념구조화 한 서식명에 대한 형식적 온톨로지(Formal Ontology)를 구축하고, 서식결정이나 서식작성에 필요한 서식과 관련된 모든 정보를 참조할 수 있는 임상서식정보모델(CDIM: Clinical Document Information Model) 을 제시하고, 축의 활용방안을 제시하고자 한다.

II. 방 법

1. 연구의 대상 및 범위

이 연구는 500병상 규모의 일개 병원에서 사용되고 있는  199종의 의무기록서식을 대상으로 심의를 거쳐 서식번호가 발행된 기록물을 대상으로 하였다.

2. 연구 분석 및 방법

수집된 의무기록서식을 기록 위치가 정해져 있는 도표화된 정형 서식과 자율기술 형태의 비정형 서식으로 분류하여 내용의 위치정보를 수집할 수 있는 위치표식법을 제시하기 위하여, 목차의 내용에 해당하는 본문의 위치를 입력시켜 Text file로 존재하지 않는 도서내 목차별 내용검색을 가능하게 한 도서의 위치표식법3)을 의무기록과의 환경적 차이를 고려하여 임상서식의 위치표식법으로 제시하고자 한다.

또한, 수집된 서식목록을 LOINC/HL7 DOTF4)에서 개발한 서식축을 기반으로하여 서식이 정의, 분류될 수 있도록 서식축을 재설계한다. 이때 개념(Concept)과 계층화된 개념구조에 관한 수학적 모델(개념격자, Concept Lattice)을 제공하여 제반 문제들에 대한 분석과 해결책을 모색하기 위한 FCA Wizard Tool5)을 통해 축 설계 및 검증하는 방법을 제시하고, 같은 방식으로 서식에 포함된 Item들에 대한 축설계 방법을 제시한다. 재설계된 서식축을 가지고 Protege/ OWL을 이용하여 임상서식정보모델을 설계하고자 한다.

III. 결 과

수집된 199종의 서식을 분류. 분석한 결과 약 80%가 정형화 되어 있으며, 비정형 서식의 대부분은 동의서 등으로 정형화된 서식의 항목별 위치표식법이 대부분의 서식에 적용될 수 있음이 확인되었으며, 의무기록의 서식환경에 맞게 다음과 같은 위치표식법을 제시하였다.

Table 1. Clinical document image of location point address

Non-fixed type	Document ID, file-name, start point(X,Y), Height length, Width length
Fixed type	Document ID, Contents ID, start point(X,Y), Height length, Width length

이러한 표식정보의 수집은 직접 위치포인터 값을 입력해 주는 방식과 일정한 규격의 격자모형의 틀을 만들어 그 격자의 셀 값으로 수집할 수 있겠다.

의무기록 서식명은 그 서식의 내용을 대표하는 용어로 명명되어 진다. 그래서 우리는 서식명 만으로도 그 서식명이 어떤 용도나 내용을 가지고 있는지를 짐작할 수 있다. 그러나, 기계는 그 형태만을 인식할 뿐 그 의미는 알지 못한다. 그래서, 컴퓨터가 서식명이 함축하고 있는 의미론적 구조를 인식하게 하기위해서 패싯분류에 따라 서식명을 결정짓는 서비스환경을 축으로 하여 그 의미를 구조화 해주어야 한다.

Table 2. The semantics analysis of clinical document name

Name	Description analysis	Implicated description analysis
퇴원요약지	퇴원(Event time) + 요약지 (Documenting Act)	입원 시(Service unit)
간호정보조사지	간호(Service group) + 정보조사(Service type)	입원 시(Service unit) + 조사 (Service type)
산부인과 초진기록지	산부인과(Clinical category) + 초진(Event time)	외래내원 시(Service unit)+ 외래진료실(Practice Setting)

서식명에 대해서 LOINC/HL7 DOTF에서 제시한 축에 기반하여 의미론적으로 개념구조화 하였다.

Table 3. Definition of Document Ontology-Primitive Axes

Axes	Definition	Instance
Clinical category	The clinical domain of practice.	Medicine(Endocrine, Kidney,Oncology.), Surgery(General, Plastic..)Pediatric, Dermatology, Radiology, pathology, Nurse..
Role/level of training of Document	Role is in relationship to the subject (patient, family) of the document and in terms of level of training(resident, student nurse, etc.)	Doctor, Nurse, Pharmacist, Nutritionist…..
Service Unit	It is Divided Service environment	Emergency, Outpatient, Inpatient
Service group	Provided service item in hospital	Nursing, Examination, Operation, Non operative Treatment, consultation,….
Service type	It is service type direct provided to patient	Exam, measuring observation, observation, education, consultation, treatment, assessment, Surgery….
Practice setting	A categorization of the clinical setting in which care is delivered. This refers to the type of facility, include the physical location.	Specific Center, Specific Hospital, Medical office in Health-care center.
Record Cycle	Time or event cycle have to medical recording without specific order for service period or at time.	CN (Count note: continue recording without specific order for admission period) FE (First Exam: happen event first time) TN (Temporary note: Temporary continuance record)
Temporal Event	Time aspect of topic of document . It is chance happened medical recording after exercised order or action (related diagnosis or medical fee)	AC(Action), AM(Admin), CS(Consult ,DC(Discharge), DG(Diagnosis),Post_OP, Pre_op .........
Documenting Act	Type of documentation done.	Check,,Flowsheet,Note,Report, Sign, Smmary

재분석 결과 Service를 Unit, Group, Type으로 세분화 할 수 있었고, 기록이 규칙적으로 발생되는 기록주기(Record cycle) axes를 추가하였다.

Table 4. Clinical document Axes comparison

CD Axes	LOINC	LOINC/HL7 DOTF	Greek	Subject
Health-care provider			□
Clinical category	□	□	□	□
Role/level of training of Document		□	□	□
Service type	□	□	□	□
Service Unit				□
Service group				□
Practice setting	□	□	□	□
Record Cycle				□
Temporal Event		□		□
Documenting Act		□		□
Kind of Narrative		□
Remarks			Hospital grade division	Service segmentation

이렇게 재설계된 서식축을 가지고 수집된 서식명의 속성을 정의하여 FCA tool을 이용하여 개념격자구조(lattice)를 한 눈에 구현해 볼 수 있다.

Figure 1. Nurse document of Lattice

서식축이 정의된 서식들을 FCA 도구를 이용하여 서식의 개념적 계층분류를 확인하고, 수집된 정보에 따라 서식축이 잘 정의 되었는지를 Lattice를 통해 분류, 검증하여 축정의를 보완하였다. 이렇게 구축된 서식의 축소성을 검증하는데 환자기록에 의한 검증 방법으로, 서식축의 항목이 조합된 서식축 시나리오를 구상하여 해당하는 정보들을 CIS 시스템에서 질의하여 해당 환자의 의무기록서식들 중에 FCA에서 분류한 서식들이 존재하는지에 따라 분류의 정확성(Accuracy)을 검증하였고, 분류한 서식의 수가 하나의 서식만을 추출해 내는 정도를 평가하는 분류의 정밀도 (Precision)을 평가하여 3번의 검증과정을 거쳐 정밀도가 91%달하는 결과를 도출하였다. 이와 같은 방식으로 서식을 구성하고 있는 항목들에 대해서도 패싯분류에 따라 개념축을 설계하여 항목을 정의하고, FCA tool을 통해 구축, 검증할 수 있다.

이렇게 검증된 자료를 가지고 실제 Protege/OWL을 이용하여 서식축을 Supper Class로하고 축의 값을 이루는 자료들을 Sub Class로 하여 서식의 속성 및 관계를 정의하였다.

Figure 2 Name and Axes of relation

서식명의 의미론적 분석에 의해 서식축을 새롭게 도출해 낸 결과 기존의 Keyword 패턴매칭에서 벗어나 서식명의 의미론적 검색이 가능하며, 축을 이용하여 어떤 서식의 사용이 결정될 수 있음을 도출할 수 있었다.

Figure 3. Clinical Document decision model by Axes

또한, 서식의 기준이 되는 서식축을 중심으로 하여 서식의 생성과 변경, 사용종료 등을 관리하기 위해선 단순히 서식목록과 서식의 내용을 이루는 서식Template 및 Item 목록만을 관리할 것이 아니라, 서식을 만드는데 기본적으로 갖추어야 할 요소들을 정의하여 반복적인 생성과정을 단축 하고, 의료기관 서비스평가 및 신임평가 등에서 서식과 관련한 심사기준에 준하는 서식이 작성될 수 있도록 서식생성시 기준에 맞게 생성될 수 있도록 관리해야 함을 도출하여 이 모든 정보를 관리할 수 있는 임상서식정보모델 (Clinical Document Information Model)을 제시하였다. 이런 모형에 서식들이 적용되기 위해서는 축에 기반한 서식생성기가 개발되어야 하며, 축에 기반하여 서식별 기준 및 내용관리를 시스템화 할 수 있음을 도출하였다.

IV. 결 론

본 연구는 저장형태가 다른 의무기록서식들의 서식명을 이용하여 기록의 연속성을 유지하며, Hybrid -EHR 환경에 필요한 이미지 기록의 구조화를 위한 위치표식법을 제안하였으며, 의무기록서식의 형식적 개념모델링을 통한 서식축을 개발하여 서식온톨로지를 구축하였으며, 다량다종의 의무기록을 효율적으로 검색하고 관리 할 수 있는 활용시스템을 제안하였다.

본 연구를 위해 일개 병원에서 사용되는 서식을 대상으로 서식명과 내용분석을 통하여 서식축을 구축 하였으며, 서식의 서식축을 정의하여 FCA Tool을 이용하여 분류하였으며, 그 결과를 환자기록과 비교하여 서식분류를 검증하였다. 검증된 서식축을 중심으로 서식과 관련된 모든 정보를 모아 Protege/OWL를 이용하여 서식정보모델을 설계하였으며, 이의 활용 방안들을 제시하였다.

Figure 4. Clinical Document Information Model

이 연구의 결과는 온톨로지를 가장 잘 실현한 GALEN의 온톨로지 기술의 개념모델링 언어인 GRAIL(Galen Representation And Integration Language)과 같이 형식적으로 개념모델링 되어진 서식축을 사용하여 패턴매칭이 아닌 표준화된 개념기반의 의무기록서식 검색 시스템을 가능하게 했다는데 의의가 있다. 여기서 표준화되었다는 것은 그 축의 기반이 국제표준인 CEN 및 LOINC/HL7의 서비스축에 근간을 두어 설계되었기 때문이다. 선행연구 중 의무기록서식의 구조화6)와 관련한 국내 연구와 비교하여 본 연구에서는 온톨로지의 개념모델링을 이용하여 서식간의 관계정의를 단순한 맵핑방식이 아닌 개념 구조화된 관계정의로 서식의 지속적인 관계유지와 체계적인 관리를 가능하게 하였으며, 검색뿐 아니라 온톨로지 기반의 서식축이 다른 지식관리 시스템 및 운영시스템에도 활용될 수 있음을 제안하였다. 외국의 연구와 비교하여 서비스에 관련한 서식축을 세분화 하고 서식의 발생기전을 진단과 행위코드를 domain으로 적용 시켜 분류의 정밀성을 높임으로서 서식결정을 가능하게 하였다. 특히 본 연구에서 구축한 서식축들이 HL7 CDA의 architecture로 이용된 HL7 RIM7)의 Core Class와 비교하여 RIM에서는 Clinical Document를 Act의 한 개념으로 분류하였지만, 본 연구에서는 Clinical Document를 모든 서비스활동의 결과물로서 의료서비스 환경에서 발생하는 활동들이 조합되어 최종 종결활동인 Recording Act에 의해서 집적되는 최종산출물로 보는데 차이가 있다.

의무기록은 환자의 건강을 위한 서비스활동에서 필요로 하고 발생하는 정보를 담는 그릇이며, 서비스 활동의 전후를 안내하고 점검해 주는 도구이며, 서비스 활동의 근거 및 결과자료로 서비스공여자의 법적 보호를 위한 방패역할을 하는 중요한 자료이다. 즉, 의료인들이 진단 및 치료에 필요한 정보만을 집적시켜 놓은 가장 훌륭한 진료도구 이다. 따라서, 구조화된 임상서식지(CDA)는 단순한 저장매체가 아닌 진단과 치료를 결정하는데 필요한 정보를 제공하는 진료도구로, 잘 설계된 임상서식지가 진료를 위한 임상의사결정지원시스템이라고 할 수 있다.

본 연구의 결과를 통해 연구의 대상이 속해있는 서비스환경을 축으로 설계하여 그 의미를 형식적으로 개념 계층화 하여 온톨로지 기반의 서식축을 개발함으로서, 연구의 결과와 방법이 의료 분야에서 개발되고 있는 기타 병원정보시스템에 활용될 수 있음을 도출하였다. 향후 좀 더 다량다종의 의무기록서식을 대상으로 개념축을 설계 보완하고, 의료분야의 진단 및 치료 등에 대한 세부 온톨로지가 구축되어 온톨로지 공유를 통해 진료에 필요한 인공지능의 시스템을 구현해 볼 수 있을 거라 기대한다.

참고문헌

1.  AHIMA e-HIM Work Group. Health information management in a hybrid environment: the complete medical record in a hybrid EHR environment. October 2003. http:// www.ahima.org

2. Fensel D et al. Ontoknowledge: Ontology-based tools for knowledge management; 2000 October; Madrid, Spain. eBusiness and eWork.  http://www.cs .vu.nl

3. Woo HM. study on the linkage structures and management elements of full-text images of serials and multiple materials. [dissertation]Yonsei Graduate School  University; 2002

4. Frazier P et al. The creation of an ontology of clinical document names. MEDINFO, 2001

5. Hwang SY et al. A FCA-based Conceptualization of Medical Documents. Journal of Korean Society of Medical informatics 2005; 11(1): 53-3

6. Yoon SY et al. Cinstruction of Hierarchical structure of paper-based health records for interoperability in EHR system. The Korean Society of Medical informatics autumn conference;2005 Nov 17-18; Seoul, Korea.

7. HL7 RIM (Health Level 7 Reference Information Model) http://www.hl7.org/Library/data-model/RIM/