척추질환진단 온톨로지 시스템

Abstract

온톨로지란 추상적으로 존재하는 일반적으로 통용되고 합의된 지식을 구체적이고 개념적으로 표현하는 논리적인 지식 표현 방법이다. 지식 자체가 가지고 있는 여러 가지 정보들과 속성들을 인간뿐만 아니라 컴퓨터도 논리적인 추론이 가능하도록 형식적인 표현 기법을 가지는 온톨로지는 최근 들어 그 영역을 다양하게 확대시켜 나가고 있다. 이러한 온톨로지 중 의학 온톨로지란 복잡하고 고난이도의 의학 영역의 고유한 지식으로부터 의미 있는 정보를 추출해 내어 정보의 형태를 변화시킴으로써 누구나 쉽게 의학 정보를 활용할 수 있는 기회를 제공한다는 측면에서 매우 의미 있다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이와 같은 의학 온톨로지의 일환으로 척추 질환에 대한 온톨로지 모형을 구축하고자 한다. 척추에서 발생하는 질병에 대한 상세 정보를 체계화 시켜 온톨로지 모형으로 구축한 뒤 구축된 온톨로지 모형의 정보 활용에 대한 효용성을 평가하기 위해서 척추질환진단 예측시스템을 만들어 예측진단과 실제 임상 진단을 비교해 보고자 한다. 본 연구에서 대상으로 했던 척추 질환으로는 HNP, OPLL, spinal stenosis 였으며, 참여 인원은 신경외과 전문의 1명, 방사선 종양학과 전문의 2명, 연구원 2명으로 구성되었다. 온톨로지 모형을 구축하기 위한 자료는 전문서적과 문헌 고찰을 통해 수집했으며, 최종적으로 임상 전문의의 확인을 통해 검증했다. 본 연구에서 적용하고자 하는 척추의 해부학적 정보는 워싱턴 대학에서 개발한 FMA 모델을 사용해 척추질환정보 온톨로지 모형을 구축했다. 그리고 척추질환 정보를 접목시킨 척추질환진단 예측 시스템의 평가 기간은 2013년 12월 16일부터 2014년 1월 2일까지 총 18일에 걸쳐서 진행했다. 피험자의 경우 가톨릭대학교 서울성모병원에 해당 질환으로 입원 후 수술을 시행한 환자를 대상으로 했다. 3가지 대상 질환을 예측 진단하고 실제 임상 진단과의 일치성을 평가하기 위해 초점을 맞춘 임상학적 특징은 신경학적 통증 정보를 활용했다. 온톨로지를 구축하기 위해 OWL DL를 적용한 Semantic Work 2008 버전이었으며 최종 이미지는 Protégé를 활용해서 확인했다. 총 3가지 질병의 정의, 진단방법, 동반 질환, 치료 방법, 수술 방법, 발생 위치, 유형 등에 대해서 명확하게 구체화 시켰으며 통증 정보에 대해서도 해부학적 발생 위치, 운동성, 움직임, 유형, 지속성 등을 구분해서 구체화 시켰다. 또한 3가지 질병과 통증에 대한 속성 정보도 유형별로 세분화시켜 온톨로지 모델에 적용했다. 또한 온톨로지 모델을 적용한 척추질환진단 예측 시스템의 피험자 수는 총 10명이었으며, 전체 50%의 진단 일치율을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 척추에서 발생하는 질병에 대한 정보를 보다 쉽게 접근하기 위한 일환으로 척추질환진단 예측시스템을 구축했으나 몇 가지 한계점을 확인할 수 있었다. 먼저 대상 질환으로 했던 3가지 질병이 척추에서 발생할 수 있는 다양한 질병들을 대표할 수 있을 만큼의 대표성이 부족했으며, 또한 대상 질병의 개수가 적은 한계점 때문에 온톨로지 모형의 경우 각 질병이 가지고 있는 다양한 정보를 최대한 분절화 시키는 것이 불가능했다. 또한 척추에서 발생하는 질병 자체가 고 난이도의 임상학적 지식과 여러 다양한 검사를 이용한 세밀한 진단을 요구하는 질병이기에 임상학적 특징만을 이용해서 진단을 예측한다는 점에는 다소 한계가 있었다. 마지막으로 피험자의 경우 미리 자신의 진단명을 알고 실험에 참여했다는 점과 시스템 평가를 위해 참여했던 임상의가 설명하는 과정에서 기니피그 효과의 발생 가능성도 배제하기는 어렵다. 하지만 본 연구를 통해서 확인 된 여러 가지 제한점과 한계점은 앞으로 의학 온톨로지를 적극적으로 개발하고 활용해 나가는데 중요한 고려 대상이 될 것으로 사료된다. 본 연구에서는 FMA를 사용한 인간의 척추질환 정보를 활용하기 위한 방법의 일환으로써 의학정보 온톨로지를 구축하고 평가하는데 초점을 맞추었다. 의료 분야의 지식은 매우 방대하기도 하지만 정보의 특성상 정보의 표준화과 체계화가 매우 어렵기 때문에 다른 어떤 분야에 비해서도 온톨로지의 필요성이 강조된다. 따라서 전문 영역의 의학 정보를 적극적으로 활용함으로써 그 사용 범위를 확대시키고 다양한 영역으로 적용하는 노력을 통해 보다 행복하고 발전된 인류의 삶에 기여하도록 노력해야 할 것이다.