1.

퇴원 요약 상병 코드 자동생성 지원시스템

Semi-automated Diagnosis Code Support for Discharge Summary

Young-Hi Kang†, Hune Cho*, Il-Kon Kim*, Yun-Sik Kwak*

†Dept. of Radiologic Technology, Daegu Health College

* Dept. of Medical Informatics, Kyungpook National University, Daegu 700-422, hunecho@knu.ac.kr

Abstract: Diagnosis is inevitable clinical information in the discharge summary. Final diagnosis is recorded in codified form in the medical records, which is determined by ICD-10 or KCD4. Diagnosis in textually described in the paper medical record is manually translated into ICD-10 codes to be used for insurance reimbursement. In this paper a semi-automated coding method has been developed to facilitate to generate ICD-10 codes for the diagnosis in the discharge summary. This new method is expected to improve efficient implementation of manual based ICD coding management in the medical record department in hospital.

Keyword: Clinical information, medical records, ICD-10

배 경

환자 진료에 관련된 자료, 즉 환자의 인적 사항이나 환자의 최종진단명, 치료과정 및 치료 결과 등은 환자의 치료가 종결되어서도 임상연구에서 널리 사용되는 항목이며 입원 환자기록의 잘 정리된 체계적인 환자 진료정보는 병원 내에서는 진료 및 연구 자료, 보험청구, QA 등에 이용되고 있고 병원 외에서는 사 보험회사, 의료보험 공단, 보건소, 국가 보건통계기관등에서의 통계자료 추출 및 정보의 활용도가 크며 이에 대한 요구도 역시 점점 커지고 있다. 환자 진료정보는  환자의 최종 상병에 대한 정확한 Code를 기본으로 하며 의료라는 서비스 환경에서 환자에게 양질의 진료를 제공하고 임상적 연구와 효과적인 환자 정보 공유를 위해서는 Code화의 일치성을 유지하는 것이 중요하다. 현재 의무기록에 사용되는 상병명은 같은 상병일지라도 여러 가지 동의어를 사용하고 있고 기록하는 사람에 따라 또한 표현방법을 다양하게 사용한다. 즉 진단명의 기재 형태가 주치의별로 매우 다양한 Text 형태를 가지고 있으며 Text 진단명은 각각 수작업으로 Code화 되어 병원 심사청구 및 각종 보건 통계에 사용되고 있으나 외래 환자 경우 사 보험회사의 진단서 발급 시 진료현장에서 진단코드를 즉시 찾아야 하는 경우에 Text 진단명의 Code는 사고 질환 경우 사고 원인 등 임상의들이 기재하지 않는 부분에 대해서도 Code화가 이루지나 이러한 세밀한 부분까지 임상의는 Code화 하지 않고 이러한 완전하지 않은 Code를 찾는 과정만으로도 임상의는 불편함을 가지게 되고 그것은 환자의 진료 대기 시간이 증가하는 요인이 되고 있으며 의무기록실에서는 Code작업에 소요되는 시간과 인력의 소모가 많다. 또한 수기Code는 질병분류 실무자간이나 병원간의 다소한 상이점을 가지며 EMR 환경에서 보건 의료정보의 질병 및 처치 코드 표준화를 필요로 하므로 이러한 수기 Code작업을 자동화함으로써 진단명 Code 생성을 지원하여 인력 소모 및 시간적 자원 소모를 줄이고 Code의 일관성을 가지며 진단서 발급이나 병원 내 진단 Code 필요시점에서 실시간으로 Code 지원하며 의무기록실에서는 진단 Code 색인 업무를 개선시키고 보건 정보 관리사로서 역할을 기대하고자 연구 하였다. 연구의 목적은 첫째, Text 상에 대한  Code 자동 생성시키고 둘째, 상병 Code 색인 업무 개선하며 셋째, 보건 정보 관리사 역할 증대하는 것에 있다.

II. 재료 및 방법

본 연구에서는 Text 상병에 대해 Code를 자동생성 시키기 위해서 경북대학교병원의 일 년간 퇴원한 환자 퇴원요약지를 대상으로 하였다. 퇴원요약에 들어가는 내용으로는 환자 진단명 및 수술 처치명 등 치료와 관련된 사항을 포함하는 것으로 환자의 기본정보(등록번호, 성명, 주민등록번호, 보험종류, 주소, 전호번호, 직업, 출생지),원무 정보(입ㆍ퇴원과, 입ㆍ퇴원일, 재원일수, 입원횟수, 병실, 주치의, 협진사항, 전과 사항, 수술 내역)과 진료 결과 정보(Text 상병명ㆍ수술ㆍ처치명, 질병ㆍ수술 Code, 퇴원형태, 입원경로, 내원경위, 치료결과)이며 최종 진단명과 수술ㆍ처치명의 Code에 대해서는 이미 나와 있는 ICD -10이나 ICD-9CM, SNOMED, UMLS등 여러 가지 Code 체계중에서 각 병원의 선택에 의해서 하나를 선정하여 Code화 하고 있으나 본 병원에서는 ICD-10을 진단 Code체계로 사용하고 있다. 우선적으로 복잡한 Code를 가지는 산부인과와 진단서 발급이 많은 신경외과 및 외과퇴원 3개과를 선택하였고 전산으로 퇴원요약을 한 뒤 수기로 기입한 Text 상병명을 누락시키지 않고 발췌하기 위해서 산부인과, 신경외과, 외과 퇴원 Chart를 모두 열람하여 기재되어 있는 Text 상병명과 전산에 입력되어 있는 기존 퇴원 요약 자료의 최종 진단명을 이중으로 추출하여 Excel에 저장하였다. 발췌한 진단명은 다음과 같은 순서로 Data Cleansing을 하였다.

Access를 이용하여 중복자를 제거하였다.

불충분한 Text 진단명 및 진단명과 무관한 설명글 등을 삭제하였다.

무의미한 기호 및 숫자, 오타를 삭제하였다.

퇴원과 특성상 산과는 분만환자 주수가 1일로 계산 되어지므로 이에 해당하는 주수와 관련된 Text 진단명을 기존 추출된 Test 진단명에 부가하였다. 신경외과 역시 추출된 진단명에 없는 해부학  적 척추 부위는 모두 부가하였다.

최종 추출된 Text 진단명에 ICD-10 Code를 Mapping하였다.

Code 알고리즘을 고려하여 program을 설계하였다.

III. 결  과

퇴원환자의 발췌된 최종 상병 Data 구성은 산부인과 퇴원환자 1,889명으로 최종 상병 Text 건수는 3,434 건 사용된 Code 건수는298 개로 나타났고 신경외과 및 외과는 현재 자료 진행 중이다. Code화 과정의 대표적인 algorism으로는

신생물 질환의 경우 C or D Code 외에 신생물 형태학적 분류 Code로 M000/0 형태를 추가로 가진다.

사고로 인한 질환의 경우 S-Code외에 질환의 원인 Code를 추가로 가진다

치료중 합병증으로 T-Code를 가질 경우        T-Code 외에 치료 합병증 Code를 추가로 가진다.

분만의 경우 분만의 결과도 부가적으로 Code화 되며,

신생물 환자로서 항암이나 방사선 치료를 목적으로 입원한 경우 주진단 선정의 변화를 가진다.

예정된 치료 미실행시 Code가 부가적으로 부여되며.

치료중이나 후 환자에게 예상하지 못한 재난여부에 따라서 부가 Code가 부여된다.

이상의 규칙에 근거한 Code를 하기 위해서는 현재 Text 진단명만을 기입하는 형식으로는 만족할 수가 없고 임상의들이 기입한 진단명과 Mapping된 Code에 부가되는 Code에 대해서 부가정보를 임상의를 통해서 확인하는 과정이 필요하였다. 또한 두 개 이상의 특정 질환을 가지는 경우 한 개의 Code로 복합적인 의미를 가지는  Code를 Check하여 최종적으로 Code 완성하도록 하였다.

Fig. 1. Code Process

최종적으로 각과에 대한 Text와 Code를 Mapping한 Text and Code Table 3개와 각 Code에 대한 해당 부가정보에 대해서 임상의로부터 확인 하도록 하는 7개의 부가정보 Table 그리고 복합적이거나 열외 경우 Code 변경되는 1개의 Code Check Table이 만들어졌다.

Fig. 2. Design of program

Table 1.Text diagnosis and Code Mapping in OBGY

Table 2. Code check table

Table 1은 그 3개중 하나의 예이다. 이상의 정리된 자료를 바탕으로 Code algorism을 따라 단순하지 않은 환자 Case를 가지고 Program을 구현하여 보았다.

환자 Case는 기저 질환으로 암환자이면서 현재 폐와 가슴에 전이된 상태로 쌍둥이를 임신한 상태로 보행자로서 버스와 충돌하여 코뼈의 골절로 입원하여 분만한 후 열상을 입고 퇴원한 환자이다.

임상의가 Text 진단명을 기입하면 Code가 생성되는 화면으로 공백이나 대소문자 불필요한 기호등도 처리 할 수 있도록 최종 구현중이며 ICD-10 Code와 관련된 해당 부가정보창이 view되면서 임상의의 확인을 받아 최종 Code화 된다.

Fig. 3. Example User Interface

발췌한 Text 진단명 Code 생성 System으로 병실 퇴원   임상의의 진단 기입   Code 자동화로 Code 필요상황에서 실시간 지원을 가능하게 하고 의무기록실 Code 소요 업무에 소요되는 인력과 시간적 자원소모를 감소시키면서 Code의 일관성을 유지하였다.

Fig. 4. Example of results

IV. 향후 과제

지금까지 수작업으로 하던 진단 Code 작업을 자동화함으로써 Code의 실시간 지원을 가능하게 하고 Text 진단에 기록하지 않는 사고 원인을 포함한 부가정보 Code까지 algorism을 이용하여 자동화 한 것은 임상의에게 매우 큰 의미를 가진다. 하지만  대부분의 병원에서 Code는 입원환자 진단명만을 하고 있는 관계로 입원환자 퇴원 요약에 기록되는 Text 상병명을 대상으로 하였지만 임상의의 요구도는 입원보다 외래에서 더욱 크므로 외래 환자 처방 시스템과 연결하여 임상의들의 만족도를 높여야 할 것이며 또한 어떤 처치를 받았는지를 확인해야만 진단부위가 분명해지는 Text 진단명경우는 이번 연구에 포함되어 있지 않으므로 보건 의료정보에서 Code의 완전성을 기하려면 향후 처치 Code까지 자동화 하여야 한다고 본 연구자는 생각한다.

참 고 문 헌

1. 홍준현, 김광애, 조은희, 서순원, "국제 질병시술 분류(ICD) 코딩 적용 실태 조사", 대한 의료정보 학회지, Vol. 1, pp. 49-57, 1995.

2. 강성홍, “전자의무기록 환경에서 HIM의 역할 및 전략”, 제57차 의무기록학회 학술대회, 2006.

3. 한성빈 최진원, “축약된 UMLS 메타시소러스를 이용한 효과적인 정보 검색 질의어 확장에 대한 연구” 대한 의료 정보 학회지, Vol. 10, no. S(1), pp. 43-53, 2004.

4. 김범태 조성진 신원한 최순관 변박장, “진단명과 수술명 표준화 모델을 이용한 입원 환자 분석”, 대한 의료 정보 학회지, Vol. 5, No. 2, pp. 33-52, 1999.