효율적 암 분류(cancer staging)를 위한 텍스트 마이닝(text mining) 기반의 의학적 의사결정지원시스템 모형 개발

Abstract

[한글]

실제 병원에서는 임상적으로 암 분류(cancer staging)가 환자의 치료 방침과 예후(prognosis)를 결정하는데 중요한 요소임에도 불구하고 판독해야할 외과병리 case가 너무 많고, 정확한 TNM 분류를 위해 암 종류별 다양한 TNM 정의문(definitions)을 숙지해야 되는 등 여러 면에서 판독 의사의 불편함이 많은 실정이다. 이에 텍스트 기반의 외과병리 검사 결과에 텍스트마이닝(Text Mining) 기법을 적용하여 병리과 판독의의 의사결정을 지원하는 효율적 암 분류를 위한 의학적 의사결정지원시스템 모형을 제시하고자 하였다.

이 시스템 모형은 서울지역에 위치한 허가병상 약 1,200병상 규모의 종합병원에서 2004년 7월 5일에서 7월 10일까지 6일간 판독되어진 외과병리 검사결과(text) 자료 중 위암 환자를 대상으로 하였다. 시스템 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 사용하였고, 텍스트마이닝 도구는 Oracle Text를 사용하였는데 Oracle에 통합된 텍스트 검색기술인 Oracle Text는 표준 SQL를 사용하여 오라클 데이터베이스(database), 파일(file) 및 웹(web) 상에 저장된 텍스트와 문서를 인덱싱(indexing), 검색(retrieval) 및 분석할 수 있다.

이 시스템의 특징은 의료분야의 많은 데이터들이 코드화되지 않은 텍스트 데이터로 산재되어 있어 지식 추출에 한계가 있는데 키워드 검색, 부울 연산자에 의한 문장 질의를 통해 텍스트 데이터에 대한 검색 및 분류를 가능하게 하였고, 보건의료 분야의 교과서적 지식을 실제 임상 전문가가 사용하는 새로운 지식으로 개조(modification)하여 규칙 기반 분류(rule based classification) 방식을 이용한 의학적 의사결정지원시스템에 필요한 지식추출방법을 제시하였으며 효율적 암 분류(cancer staging) 뿐만 아니라 국제의료행위분류(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 필요한 새로운 모형을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

[영문]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 model for doctors at the department of pathology by applying text mining to the text-based results of surgical pathology tests.

The system was developed using the results of surgical pathology tests for stomach cancer patients from the study hospital with over 1,200 permitted beds for six days from July, 5 to 10, 2004. The system was developed by Delphi 6.0, and applications programs were linked to the server with Pro*C Service. Oracle 9i was used as database and Oracle Text was used as a text mining tool. Oracle Text, which is a text search technique integrated into Oracle, can index, retrieve and analyze texts and documents in Oracle databases and files and on the Web using standard SQL.

Because large volumes of medical data are collected in text format without being coded, it is difficult to extract knowledge from such data. 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. Moreover, it can support not only cancer staging but also various clinical classifications performed in hospitals such as disease classification according to ICD (International Classification of Diseases), operation classification and medicine classification. Thus, the proposed system is expected to provide a new approach to knowledge acquisition for clinical decision support systems.