I.

의료서술문 처리를 위한 온톨로지 기반 제한자연어 개발

Development of an Ontology-based Controlled Natural Language for Medical Narratives

Byung-Hyun Ha, Ph.D.*, Myeng-Ki Kim, D.D.S., Ph.D.†, Hong-Gee Kim, Ph.D.†, Jae-Il Lee, D.D.S., Ph.D.†

* Center for Healthcare Ontology Research and Development, Seoul 110-799, pepper@netopia.snu.ac.kr

†School of Dentistry, Seoul National University, Seoul 110-799, meeree@snu.ac.kr, hgkim@snu.ac.kr, jilee@snu.ac.kr

Abstract: In nature, the majority of medical record comprises of free narrative text. However, medical narrative is still significant obstacle to develop effective electronic medical record. Current challenges for computerizing medical narratives are threefold: to fulfill the reusability of structured representation, to preserve the habitual practice of clinicians who have been familiar with paper-based charts, and to minimize the burden of data entry within acceptable range. Dealing with the above challenges, this study developed an ontology-based controlled natural language which enables clinicians to record medical narratives without additional effort. It is expected that cost of recording medical narratives might be considerably reduced and data of good quality can be easily collected.

Keyword: EMR, Medical Narrative, Controlled Natural Language, Ontology

배 경

현재 전자진료부(EMR; Electronic Medical Records) 시스템은 필수적인 병원 정보시스템으로 인식되고 있다.[1] 종이진료부와 비교하여 전자진료부의 장점은 크게 가용성과 재사용성으로 요약될 수 있다. 즉, 종이진료부는 한 시점에 한 곳에서만 존재할 수 있으나 전자진료부는 필요한 모든 사람들이 동시에 사용가능 하다. 또한 전자진료부의 자료는 구조적인 형태로의 수집이 요구되므로 쉽게 의사결정을 위한 정보로 변환될 수 있으며, 의료 행위와 결과의 상관관계의 도출과 연구용 자료로 활용될 수 있다.

전자진료부는 크게 구조적인 자료와 의료서술문으로 구분될 수 있다. 이 연구에서 우리는 전자진료부의 기능을 최대한 사용하기위하여 의료서술문을 효과적으로 기록하는 것을 목표로 한다. 의료서술문은 의료종사자가 자연어를 사용하여 기록한 자료로 병력과 검사기록, 경과기록, 특정 절차(방사선 검사, 병리 검사 등)의 보고서 등에 사용되며, 의무기록의 중요한 부분을 차지한다. Sharer는 대략 70%의 의무기록이 의료서술문으로 구성되어있다고 보고하였다.[2] 따라서 전자의무기록의 장점을 최대한 활용하기위해서는 의료서술문을 구조적으로 처리하는 것이 매우 중요하다.[3][4]

의료서술문을 효과적으로 전산화하기위해서는, 구조적인 표현을 사용하여 재사용성을 높임과 동시에, 종이진료부에 익숙한 의료종사자들의 기존 관행과 크게 다르지 않으며 최소한의 노력으로 입력할 수 있는 인터페이스를 제공해야한다.[3] 그러나 이러한 요구조건은 전자의무기록을 보편화시키는데 주요한 걸림돌이 되고 있다.

이 연구에서는 의료종사자들이 최소한의 교육으로 의무기록을 구조적이면서도 쉽게 입력하는데 사용할 수 있는 제한자연어(CNL; Controlled Natural Language)인 DESC 개발하였다. 이와 같은 제한자연어는 효과적인 입력 도구와 인터페이스를 구현하는 것을 가능하게 한다. 그 결과 의료서술문의 입력 비용을 줄일 수 있어 더욱 양질의 자료를 쉽게 획득할 수 있을 것으로 기대된다.

II. 방 법

이 절에서는 먼저 사용자 중심의 입력도구 구현을 가능하게 하는 제한자연어의 기존연구를 살펴본 후, 의료 환경에서는 온톨로지를 기반한 제한자연어가 필요함을 제시한다. 그리고 본 연구에서 구조적인 지식 표현의 기반으로 사용하는 온톨로지 언어인 RDF 스키마와 그것을 바탕으로 의료서술문을 표현하는 방법을 개괄한다. RDF 스키마는 본 연구에서 개발한 제한자연어의 기반이 되는 온톨로지 언어이다.

1. 지식표현을 위한 제한자연어

제한자연어는 모호성과 복잡성을 줄이기 위해 문법과 어휘를 제한한 자연어의 부분집합으로, 컴퓨터가 텍스트를 보다 쉽게 처리할 수 있는 기반을 제공한다. 전통적으로 CNL은 기업이나 제품의 설명서를 명료하게 작성하기 위해 사용되었다. 이렇게 제한된 언어로 작성된 설명서는 모호성이 줄어든다는 이점 외에도, 타 언어권의 사용자라도 쉽게 이해할 수 있는 장점을 제공한다. 대표적으로 비행기의 유지관리 설명서를 작성하기 위해 AECMA Simplified English 등이 개발되어 활용되고 있다. 또한 컴퓨터가 쉽게 처리할 수 있는 장점을 가지므로 기계번역을 목적으로 다양한 언어를 위한 CNL이 개발되어 사용되고 있다.

지식 표현의 영역에서의 CNL은 자연어와 형식 언어(예를 들어 일차술어논리)의 중간 지점에 위치한다고 볼 수 있다. 이러한 형태의 CNL은 자연어가 가지는 사용자 친숙성과 형식 언어가 가지는 잘 정의되고 명확한 의미론과 자동추론기능의 동시에 취한다는 장점을 가진다. 이러한 범주에 해당하는 전형적인 CNL로 ACE[5] (Attempto Controlled English), CLCE[6] (Common Logic Controlled English), PENG[7] (Processable ENGlish) 등이 개발되었다. 이들 CNL로 작성된 문장들은 대부분 일차술어논리 또는 그것의 부분집합으로 모호성 없이 변환된다. 예를 들면, 다음의 ACE로 표현된 문장(1)은 (2)의 일차술어논리로 해석된다. 이렇게 명확하게 해석된 지식은 컴퓨터가 보다 쉽게 활용하고 추론하는, 즉 재활용할 수 있는, 기반을 제공한다.

그림 . RDF 스키마 예제. (a) 클래스 (b) 프로퍼티 (c) 데이터 타입

The manager of a department is an employee. He leads the department.	(1)
(∃x,y)[Manager(x)∧Department(y)∧Of(x,y)∧Employee(x)∧Lead(x,y)]	(2)

위에서 제시한 CNL들은 일반적으로 특정 분야에서 미리 만들어져 있는 지식 체계인 온톨로지에 대한 충분한 고려를 하지 않는다. 따라서 이미 구축되어 있는 지식체계를 사용하여 의료서술문을 기록하기 위해서는 새로운 형태의 CNL의 개발이 요구되며, 본 연구에서는 이러한 목적에 적합한 CNL인 DESC를 개발하였다. 비록, 현재 DESC는 다음 절에서 소개할 RDF 스키마의 지식 체계를 바탕으로 구현되었지만, ICNP 또는 Archetype[8], GALEN[9] 등 체계적인 지식을 바탕으로 한 시스템이라면 쉽게 적용할 수 있을 것으로 예상된다.

2. RDF를 사용한 의료서술문 표현

본 연구에서는 비교적 간단한 온톨로지 언어인 RDF 스키마를 사용하여 의료서술문을 표현할 수 있는 용어체계를 구축하고, 그 용어체계에 기반하여 의료서술문을 RDF 문서의 구조적인 형태로 기술한다. 본연구에서 개발한 DESC는 구축되어있는 RDF 스키마를 바탕으로 유효한  RDF 문서를 쉽게 작성하기 위한 제한자연어이다. 이 절에서는 RDF 스키마와 RDF를 간략하게 소개하며, 보다 상세한 내용은 RDF를 소개한 다른 연구를 참조할 수 있다.[10] 참고로 본 절에서 제시되는 예제는 병리검사 시 사용되는 육안소견에 관한 것이다. 자세한 내용은 이전 연구를 참고할 수 있다.[11]

그림 . RDF 문서의 예. 동일한 내용을 (a)는 트리플 형식의 문장으로로 (b)는 그래프 형식으로 표현한 것임.

RDF 스키마에서는 클래스와 프로퍼티의 개념을 사용하여 현실을 기술하기 위한 모형을 만든다. 클래스는 특정 자원(개체 또는 객체)의 원형을 선언하기 위해 사용하며, 프로퍼티는 자원의 속성을 선언하기 위해 사용한다. 특정 클래스를 원형으로 가지는 자원들이 가질 수 있는 속성을 제한하기 위해 도메인의 개념이 사용되며, 속성이 가지는 값을 제한하기 위해 레인지의 개념이 사용된다. 예를 들어, 육안소견의 부분인 문장(3)을 표현하는데 사용되는 RDF 스키마는 그림 1과 같다.

Specimen received contains a cyst which measures 2x1cm.	(3)

이 예에서 현실적이 개체인 ‘specimen received’는 Tissue로, ‘a cyst’는 Cyst로 개념화하였다. 또한 모든 cyst는 tissue라고 할 수 있으므로 이 두 개념들은 서브클래스의 관계를 가지는 것으로 표현된다. 특정 tissue가 가질 수 있는 속성을 개념화하기 위해 프로퍼티인 contains와 measures를 사용한다. 그리고 특정 tissue가 다른 tissue를 포함할 수 있는 것과, 크기를 가진다는 것을 명세하기 위해 각각의 프로퍼티와 적절한 다른 개념들 사이에 도메인과 레인지의 관계가 표현되어 있다.

그림 1의 온톨로지를 사용하여 문장(3)을 RDF로 기술하면 그림 2와 같다. RDF 문서를 구성하는 기본적인 구조는 주어-동사-목적어의 트리플이다. 그림 2의 (a)는 트리플 형식을 사용하여 위의 문장을 표현한 것이다. 편의상 문장(3)의 ‘Specimen received’는 specimen_received로, ‘a cyst’는 a_cyst로 각각 나타내었다.

specimen_received가 Tissue라는 것은 동사인 예약어 rdf:type을 사용하여 표현한다. 이것은 specimen_received가 Tissue의 인스턴스임을 의미한다. 위의 온톨로지에 따르면 특정 tissue는 다른 tissue를 포함할 수 있으므로 specimen_received가 a_cyst를 포함하고 있다는 사실을 기술할 수 있다. “2x1cm”는 그림 1의 SizeType 형식의 값이다. 그림 2의 (b)는 동일한 내용을 그래프 형식을 사용하여 표현한 예이다. RDF를 표현하는 그래프에서 하나의 문장은 두 꼭짓점과 그것들을 연결하는 간선로 표현된다. 간선의 시작점에 위치한 꼭짓점이 주어를 의미하며, 간선은 동사를, 간선의 끝점에 위치한 꼭짓점은 목적어를 나타낸다.

이 절에서 본 바와 같이 RDF를 사용하면 의료서술문을 구조적으로 표현하는 것이 가능하다. 또한 RDF 스키마는 특정 분야에서 사용하는 개념들과 그들의 연관관계을 나타내는 용어체계이므로 그 체계를 바탕으로 수집한 정보를 다양한 방식으로 재활용 할 수 있는 가능성을 보장한다.

III. 결 과

본 연구에서 개발한 CNL인 DESC는 RDF 스키마에서 정의한 개념들과 예약어, 인스턴스를 가리키는 지시자를 나열하여 RDF 문서를 표현한다. 현재 버전의 DESC에서 사용하는 예약어들은 다음과 같다: is, the, it, which, and. 이 절에서 DESC를 설명하기 위해 사용하는 RDF 스키마는 그림 1에서 제시한 예제 온톨로지이다.

예약어 “is”는 rdf:type을 의미하여 특정 클래스의 인스턴스를 지정할 때 사용된다.  예를 들어 “specimen received is a tissue”를 표현하기 위해서는 다음의 문장 (4)를 사용할 수 있다. 여기서 specimen_ received는 새로 선언한 Tissue를 원형으로 하는 인스턴스를 가리키는 지시자이다.

specimen_received is Tissue.	(4)

“is”를 사용하여 선언한 인스턴스들은 그것의 원형에 따라 적절한 프로퍼티를 사용하여 문장을 표현하는데 사용될 수 있다. 예를 들어 위의 문장 (3)을 표현하면 문장(5)와 같다. 이 예에서는 온톨로지에서 정의된 개념들인 contains와 measures를 사용하여 인스턴스들인 specimen_received와 a_cyst에 설명을 더 추가 한 것을 알 수 있다.

specimen_received is Tissue. a_cyct is Cyst. specimen_received contains a_cyst. a_cyst measures 2□1cm.	(5)

다양한 예약어를 사용하면 문장(5)를 보다 읽기 쉽게 표현할 수 있다. 이들 예약어의 용법은 자연어에서와 비슷하다. 아래의 두 문장(6)과 (7)은 모두 (5)와 동일한 내용을 표현한다. 문장(7)에서는 a_cyst를 명시적으로 선언하지 않은 것을 알 수 있다. 즉 특정 개념이 “is”를 제외한 동사의 목적어로 사용될 때는 그 개념의 새로운 인스턴스를 선언한 것으로 간주되며, 다음 문장에서 대명사를 사용하여 지칭할 수 있다.

specimen_received which is Tissue. the Tissue contains a_cyst which is Cyst. a_cyst measures 2x1cm.	(6)
specimen_received which is Tissue contains Cyst and it measures 2x1cm.	(7)

전형적인 육안소견(8)을 DESC를 사용하여 표현하면 문장(9)와 같다. 미리 정의된 어휘를 사용한 결과, DESC로 표현한 내용이 원본보다는 조금 더 복잡해진다는 것을 알 수 있다. 사용자는 기존의 자연언어를 사용할 때만큼 자유롭게 의료서술문을 입력하지는 못하지만, 대신 필요한 내용을 EMR 시스템이 요구하는 형식에 맞추어 제공할 수 있다.

Specimen received in formalin is a dark brown soft tissue mass measuring 4x3x1 cm. It contains cystic area measuring 2x1 cm. The cystic wall is thin and transparent. Typical portion is embedded	(6)
specimen_received which is SoftTissue isFixedIn formalin and hasColor darkBrown and measures 4x3x1cm. it contains Cyst which measures 2x1cm. the Cyst contains CystWall which hasThickness thin and hasTransparency transparent. TypicalPortion isProcessed embedded.	(7)

DESC를 사용하는 주요한 목적들 중 하나는 모호성을 줄이는 것이다. 하지만 사용자 편의성을 위해 여전히 자연어의 특성을 차용한다는데 있어서 일반적으로 CNL은 모호성을 지닐 수밖에 없다. 예를 들어 다음과 같은 DESC 문장(10)을 고려한다면 Cyst역시 Tissue이므로, 두 번째 문장의 “the Tissue”는 지시자인 specimen_received 혹은 a_cyst 둘 모두를 지칭한다고 생각할 수 있다.

specimen_received which is Tissue contains Cyst. the Tissue measures 2x1cm.	(10)

이 경우 문장을 작성하는 사람에 따라 지칭하는 지시자가 달라지며, 결과적으로 표현된 내용은 작성자의 의도와 일치하지 않을 수도 있다. 더욱 심각한 것은 이러한 것들은 CNL의 설계와 사용자 교육만으로 해결할 수 없는 근본적인 문제라는 점이다. 따라서 사용자가 자신이 표현한 내용과 의도한 내용이 정확히 일치하는지 확인을 가능하게 하는 체계적인 피드백 메커니즘이 필요하다. 이를 위해서는 본 연구에서 개발된 DESC를 정확히 입력할 수 있는 저작도구의 필요성이 제기된다.

그림 3은 RDF 스키마를 따르는 문장을 작성할 때 사용되는 DESC의 간략한 문법을 BNF(Backus Naur Form) 형식을 사용하여 보여준다. 이 문법에서 사용되는 Class와 Property는 RDF 스키마에 정의되어 있는 개념들을 지칭한다.

그림 . BNF로 기술된 간략한 형태의 DESC 문법

IV. 결 론

본 연구에서는 의료서술문을 구조적으로 입력하고 저장하기 위해 온톨로지를 사용하여 표현하는 방법을 제시하고, 보다 쉬운 입력을 위해 제한된 자연어인 DESC를 개발하였다. 만일 적절하게 구축된 온톨로지가 사용된다면, DESC로 의료서술문을 기록하는 절차는 의료종사자가 종이진료부를 사용하는 기존의 관행과 크게 다르지 않을 것이고, 결과적으로 EMR 도입 시 발생하는 저항을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

앞으로의 연구방향은 다음과 같다. 먼저 기록한 정보를 의사결정지원 등의 목적을 위해 보다 적극적으로 활용하기 위해서는 현재 DESC가 기반하고 있는 RDF 스키마보다 훨씬 풍부한 의미론을 가지는 온톨로지 언어가 사용될 것이 요구된다. 그들 중 Web Wide Web Consortium에서 표준으로 제정하는 OWL이 대표적이며, 현재 DESC에서도 OWL을 지원하기 위한 연구를 진행하고 있다. 하지만 보다 복잡한 형태의 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하기위해서는 보다 많은 노력이 필요하고, 또한 OWL이 의료 분야와 CNL을 위해 개발된 체계가 아니므로, 복잡도와 의미의 풍부함의 상관관계를 고찰한 후 적용할 것이 요구된다. 다른 하나의 연구 방향은 DESC를 사용하는데 요구되는 학습량을 최소한으로 줄이는 것이다. 실제로 구조적인 자료를 위한 인터페이스는 사용하는데 불편하기는 하지만 사용자 교육의 필요성은 상대적으로 적다. 만일 DESC가 보다 자연어와 가까운 형태로 개발한다면 역시 요구되는 학습량은 충분히 줄어들 것이다. 하지만, 이 문제도 모호성과의 상관관계를 고려하여 적절한 수준에서 결정되어야 할 것이다. 마지막으로 현재 DESC는 영어에 기반하고 있다. 따라서 무엇보다도 한국어를 지원할 수 있는 체계와 문법, 그리고 저작할 수 있는 도구가 개발될 것이 절실히 요구된다.

참고문헌

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