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Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering 의학용어의효율적인검색을위한검색브라우저의요건분석 류우석 * Requirement Analysis of Search Browser for Efficient Searching of Clinical Terminology Wooseok Ryu * Department of Health Care Management, Catholic University of Pusan, Busan 609-757, Korea 요약 SNOMED CT 는전자의무기록 (EMR) 및전자건강기록 (EHR) 시스템에서표준화된용어를사용하여진로기록을작성하고관리하기위한표준의학용어체계이다. 이용어체계는용어의방대함및설계구조로인해용어체계가매우복잡한특징이있다. SNOMED CT 에서제공하는의학용어를검색하기위해진료과정에서사용하는기존의브라우저들은용어체계의복잡성을반영하지못하여진료기록의작성단계에서그효용성이떨어지는문제가있다. 본연구에서는 SNOMED CT 브라우저에내재된문제점을제시하고용어체계의분석을통해의학용어를빠르고효율적으로검색하기위한검색브라우저의요건을분석하고개선안을제시한다. ABSTRACT SNOMED CT is a standard clinical terminology to provide a standardized way to record and manage clinical records for EMR or EHR. The structure of SNOMED CT is very complex because of huge expressive power and its internal design mechanism. Although there are some SNOMED CT browsers for browsing and searching SNOMED CT concepts, they are less effective because they do not consider such complexity of SNOMED CT. This paper depicts problems of current SNOMED CT browsers and analyze SNOMED CT dataset. Then, this paper analyze requirements of SNOMED CT browser which improves searching and selecting of appropriate clinical terms. 키워드 : SNOMED CT, 의학용어, 검색브라우저, 요구분석 Key word : SNOMED CT, Clinical Terms, Search Browser, Requirement Analysis 접수일자 : 2014. 10. 01 심사완료일자 : 2014. 10. 31 게재확정일자 : 2014. 11. 05 * Corresponding Author Wooseok Ryu (E-mail:wsryu@cup.ac.kr, Tel:+82-51-510-0611) Department of Health Care Management, Catholic University of Pusan, Busan, 609-757, Korea Open Access http://dx.doi.org/10.6109/jkiice.2014.18.11.2691 print ISSN: 2234-4772 online ISSN: 2288-4165 This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License(http://creativecommons.org/li-censes/ by-nc/3.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Copyright C The Korea Institute of Information and Communication Engineering.

Ⅰ. 서론 SNOMED CT(Systematized Nomenclature of Medicine-Clinical Terms) 는진료기록을표준화된용어를이용하여기록및관리하기위해사용하는표준의학용어체계이다. 이용어체계는진료기록의관리, 임상과정의분석및활용을목적으로전세계적으로도입을확대하고있는데, 미국에서는전자건강기록 (Electronic Health Record) 을위한표준용어체계로활용하고있으며국내에서도전자의무기록 (Electronic Medical Record) 시스템으로그활용범위를넓혀가고있다. SNOMED CT는 40만여개의방대한의학적의미 ( 컨셉 ) 들을포함하고있으며, 그방대함과설계구조때문에컨셉간에용어가서로동일하거나하나의컨셉이여러용어를포함하는특징이있다 [1,2]. 의사, 의무기록사등이용어체계를활용하는사람들이컨셉들을모두기억하고있지는못하므로복잡한용어체계를검색하기위한용어검색프로그램인 SNOMED CT 브라우저 [3] 를활용하여환자의진단, 수술등임상과정에서발생하는상황을표현하는컨셉을기록하고있다. 하지만기존에사용되는브라우저들은문자열검색수준의컨셉검색의결과로컨셉에대한용어 (description), 계층구조 (Concept Hierarchy), 관계 (Relationship) 들을제시하는것에머무르고있음에따라용어가동일한컨셉들을빠른시간내에검색 / 선택하여기록하기가어려운한계가있다. 기존의브라우저만으로는촉박한진료기록의작성단계에서임상적의미를정확하게표현하는용어를빠르게선택하기가어려운문제가발생한다. 본논문에서는효과적인의학용어검색을위해서 SNOMED CT 검색브라우저가가져야할기본적인요건 [4] 을확장하여효과적인용어검색을위한검색브라우저의개선방안및이를위한요구사항을제시하고자한다. 이를위해본논문에서는먼저 SNOMED CT가가지는동일한용어들의특성을분석하고, 이분석결과를바탕으로검색브라우저가가져야할기능적요건을제시한다. 본논문의구성은다음과같다. 2장은문제분석으로서먼저 SNOMED CT 용어체계를간단히기술하고기존의검색브라우저가가지고있는문제점을제시한다. 3장에서는 SNOMED CT의계층구조간거리분석 (Distance Analysis) 을통해용어체계에내재된컨셉의복잡성을분석하고 4장에서는분석결과를바탕으로효과적인의학용어검색을위해검색브라우저가추가적으로제공해야할요건을제시한다. 마지막으로 5장에서결론및향후연구를기술한다. Ⅱ. 문제정의 2.1. SNOMED CT 용어체계개요 SNOMED CT의컨셉은 SNOMED Clinical Terms 라는루트컨셉부터 is-a 라는관계 (Relationship) 를통해하위컨셉으로계층구조를형성하고있다. 루트컨셉과 is-a 관계로직접적으로연결된최상위컨셉 (Top-Level Concept) 은 Body Structure, Clinical Finding, Procedure 등 19개로서의미적으로명확하게구분이되어있다. 나머지컨셉들은하나이상의최상위컨셉의자손 (descendant) 으로서 is-a 관계를통해계층적으로연결되어있다. SNOMED CT 컨셉계층구조의예시는그림 1과같다. 그림 1에서는 disorder 라는컨셉의하위컨셉들의일부를도시하고있는데그림에서볼수있듯이 SNOMED CT 컨셉의계층구조는다중부모컨셉을허용하고있다. 예를들어 J로표기된 Fracture 컨셉의부모컨셉은 E와 F이며 bone or arm injury 와 bone or joint injury 두컨셉의특성을모두포함한다. 그림 1. SNOMED CT 의컨셉계층구조예시 [5] Fig. 1 An example of SNOMED CT concepts hierarchy 2692

의학용어의효율적인검색을위한검색브라우저의요건분석 개별컨셉은숫자로구성된 ID라는식별자를통해서서로구분되며컨셉의의미는여러개의의학용어 (Description) 들을통해부여된다. 이때하나의컨셉은여러개의용어를가지는데, 이는하나의컨셉이한가지의단어또는어구로만표현하기어렵기때문이다. 이용어는 FSN(Fully Specified Name) 과동의어 (Synonym) 으로구분하며한컨셉당하나의 FSN과여러개의동의어를포함한다. 2.2. SNOMED CT 브라우저 SNOMED CT 브라우저는 ID 또는의학용어를이용하여 SNOMED CT에포함된컨셉들을검색하기위한검색프로그램이다. 이브라우저는대부분의경우인터넷에서의검색사이트형태로구현되어있다 [6,7]. 검색브라우저들의기능은비교적유사한데용어의이름또는 ID를이용한검색을지원하며용어들을통한해당컨셉에대한설명, 계층구조, is-a, site 등의관계정보들을브라우저를통해조회할수있다. 그림 2는 US National Library of Medicine (NLM) 에서제공하는 SNOMED CT 브라우저 [6] 에서골반관절을의미하는 joint of pelvis 로검색을수행하였을때의검색결과예시이다. NLM 브라우저를포함한모든 SNOMED CT 브라우저는문자열매칭을통해검색결과를제시하는데, 그림에서나타난바와같이그결과로서총 9건이목록으로표시된다. 이 9건의검색결과는 joint of pelvis 라는어구를포함하는컨셉들의목록인데이컨셉들모두가해당어구를의학용어 (description) 으로포함하는경우이다. 대부분의검색과정에서검색결과는두개이상의컨셉으로나타나는데문제는이목록만으로는의도하는컨셉을바로선택하기가매우어렵다는점이다. 그림 2과같은경우임상과정에서정확한컨셉을선택하기위해서는 9개의컨셉을모두클릭해서상세정보를조회해야하는데이과정을수행하기에는기록시간이사실상매우짧으며그의미를구분하기도어렵다. SNOMED CT 용어체계에서는동일한의학용어가여러컨셉에서사용되고, 이때용어가서로동일한컨셉들은용어검색시에항상같이검색되므로사용자에게혼란을야기한다. 그러므로검색결과를단순한목록으로제시하는것대신효과적으로검색결과를제시하는다른기법이필요하다. 그림 2. NLM 브라우저의검색결과예시 Fig. 2 An example of search results Ⅲ. SNOMED CT 용어체계의분석 이장에서는검색결과목록을개선하기위하여 SNOMED CT 데이터셋에서컨셉간용어의동일성을분석한다. 분석대상데이터셋은 2014년 1월배포된 SNOMED CT International Release Format 2 (Snapshot)[8] 이다. 이데이터셋에서의활성컨셉 (Active Concept) 의수는약 30만개, 활성용어 (Active Description) 의수는약 100만개가량이다. 그중 FSN, 동의어등의용어가서로완전히동일한컨셉의쌍은분석결과약 12,714쌍이존재하는것으로확인되었다. 본논문에서는동일한용어를가지는두컨셉을분석하기위하여컨셉간의거리 (distance) 를이용한다. SNOMED CT 용어체계에서컨셉은모두 is-a 관계를통해서계층구조상에서서로연결되어있으므로, is-a 관계를이용하여두컨셉간거리의산출이가능하다. 이때거리는두컨셉이서로부모-자식 (Parent- Child) 으로연결되어있는경우 1로계산하였으며, 두컨셉이형제 (sibling) 인경우에는거리를 2로계산하였다. 그리고두컨셉간도달하는계층구조상에서의경로 (path) 가여러개인경우에는거리가가장짧은경로에서의거리로산정하였다. 2693

표 1은용어가동일한컨셉의쌍에대해서계층구조상에서의두컨셉간거리를분석하여제시한표이다. 분석결과거리가 5 이하인쌍의비율이 58.1% 로절반을넘는것을확인할수있으며표에는모두기술되지않았으나거리가 1, 즉부모- 자식관계인컨셉의비율이전체의 50% 인것으로확인되었다. 표 1. 동일용어를가지는컨셉의거리분석 Table. 1 Distance analysis of concepts with an identical description 거리 컨셉쌍의수 비율 1-5 7,387 58.1% 6-10 2,104 16.5% 11-15 2,762 21.7% 16-20 430 3.4% 21-25 31 0.2% 합계 12,714 100.0% 표 2는표 1에제시된컨셉들을두가지경우로구분하여분석한표이다. 이는용어가동일한두컨셉의최상위컨셉 (Top-level concepts) 을확인하여최상위컨셉이서로동일한지아닌지에따라구분한것이다. 최상위컨셉내동일용어컨셉의경우는용어가동일한두컨셉의최상위컨셉이서로동일한경우이고최상위컨셉간동일용어는두컨셉의최상위컨셉이서로다른경우를의미한다. 표 2를보면동일용어를가진두컨셉이같은최상위컨셉내에있는경우사실상거의모두가 1-5 이내의거리를보이고있음을확인할수있다. 표 2에모두기술되지않았지만거리 1-3사이에위치한컨셉들이 90% 이상을차지하고있음이분석되었다. 특히, 거리가 1인경우즉, 부모-자식관계로연결되어있는경우가전체의 83% 가량으로분석됨에따라대부분의동일한용어가부모, 자식간에발생한다는것을확인할수있다. 동일용어를가진두컨셉이서로다른최상위컨셉인경우는거리가최소 5이며최대 23인것으로나타났으며그대부분은표 2와같이거리가 6-15 사이인것으로분석되었다. 그러나이경우는두컨셉의최상위컨셉들이서로다르므로용어는동일하더라도의미적으로혼동할우려는적은특징이있다. 표 2. 최상위컨셉내및최상위컨셉간동일용어를가지는컨셉의거리분석 Table. 2 Distance analysis of concepts with an identical description grouped by intra/inter top-level concepts 거리 최상위컨셉내동일용어컨셉쌍 최상위컨셉간동일용어컨셉쌍 1-5 7,372 (96.6%) 15 (0.3%) 6-10 229 (3.0%) 1,875 (36.9%) 11-15 25 (0.3%) 2,737 (53.8%) 16-20 4 (0.1%) 426 (8.4%) 21-25 0 (0.0%) 31 (0.6%) 합계 7,630 (100%) 5,084 (100%) Ⅳ. 검색브라우저의요구사항분석및개선방안 이장에서는 3장에서도출된분석결과를바탕으로효율적인용어검색을위해브라우저가제공해야할기능적요건을개선방안형태로제시한다. 4.1. 검색인터페이스검색브라우저는기본적으로 ID 또는텍스트를통한컨셉의검색을지원하여야한다. 이때, ID를이용한검색은하나의컨셉이검색결과로나타나게되나용어텍스트를통한검색은부분문자열매칭검색 (substring matching query) 으로서그림 2와같이용어가동일하거나해당검색어를포함하는컨셉들이단순목록의형태로나타나게된다. 본논문에서는 3장에서분석한내용에따라검색결과목록에다음과같은내용을추가하도록제안한다. 1) 컨셉간관계의표현검색결과로나타나는컨셉들은단순목록이아닌관계에기반하여그관계정보를함께표현하여야한다. 3장분석결과에서도출된바와같이용어가동일한대부분의컨셉상은그거리값이작고특히거리가 1에서 3인컨셉이대부분이다. 이때두컨셉들간의계층구조위상 (topology) 은부모-자식 (Parent-Child), 형제 (Sibling), 조상-손자 (Ancestor-Descendant) 등이있는데이를간략화하여표현하면컨셉들을보다직관적으로비교할수있다. 구현관점에서는이를서브그래프 (sub-graph) 형식으로간략화하여도시할수있다. 2694

의학용어의효율적인검색을위한검색브라우저의요건분석 2) 최상위컨셉으로그룹핑검색결과에최상위컨셉을함께표시하고최상위컨셉으로검색결과를그룹핑하여표현하는것이필요하다. 이는 3장에서분석된바와같이용어중복이발생하는두컨셉의최상위컨셉이다른경우의수가용어중복이발생하는전체컨셉들수대비 40% 에이르기때문이다. 그러므로최상위컨셉을함께표현하는것만으로도검색결과를효율적으로이해할수있는장점이발생한다. 3) 매칭수준의분리부분문자열매칭검색은기본적으로검색어와일치되는컨셉들과부분매칭된컨셉들이함께표시된다. 의도한컨셉을빠르게찾기위해검색어와정확히일치하는컨셉들과부분매칭된컨셉들을분리하여표현하는것이필요하다. 4.2. 컨셉상세정보조회기존의 SNOMED CT 검색브라우저들은검색결과에서하나의컨셉을선택하면그림 3과같이컨셉의상태정보, 용어 (Description) 목록, 부모컨셉, 자식컨셉, 관계 (Relationship), 계층구조상위치 (Tree Position) 등을표시한다. 이때, SNOMED CT의컨셉은그정의가명확하게기술되어있지않으므로용어목록및계층구조상에서의상대적위치를통해그의미를파악해야한다. 그러나컨셉은부모노드가여러개일수있으므로계층구조의표현을그림 3과같이 Context 1, Context 2등으로단순나열하는경우그의미의파악이매우어렵고불편하다. 본논문에서제안하는개선방안은그림 3과같은단순나열식에서벗어나계층구조들을모두포함하는하나의계층구조만을도시하는것이다. 이때, 단일화된계층구조의표현은 4.1에서제시된개선방안을응용하여서브그래프형태로표시하되복수개의부모노드를한번에표현함으로써사용자의빠른이해를유도한다. 구현관점에서는서브그래프가복잡해지면텍스트형태로표현하기에는부적합해지므로그래픽형태로처리하여도시하는것이추가적으로필요하다. 그림 3. NLM 브라우저의컨셉조회화면 Fig. 3 A screenshot of concept view of NLM browser 그리고계층구조상위치를표시할때동일한용어및유사한용어를가지는다른컨셉을함께표시하는것도필요하다. 즉, 계층구조서브그래프에서용어가동일한컨셉을노출시키고해당컨셉에대한링크를제시함으로써여러컨셉들을동시에비교하게하고이를통해서의도하는컨셉을보다빠르게선택가능하도록한다. Ⅴ. 결론 본논문에서는 SNOMED CT 표준용어체계를활용할때사용하는 SNOMED CT 검색브라우저의문제점을분석하고, 용어가동일한컨셉들중원하는컨셉을빠르고효과적으로선택하기위한검색브라우저의요건을분석하고개선방안을제시하였다. 제안된개선방안을적용하면브라우저사용과정에서많은시간을소모하는유사용어비교시간을획기적으로줄임으로써진료기록과정에서환자의상태를가장정확하게표현 2695

하는컨셉을빠르게선택할수있으며결과적으로진료기록의효율성을제고할수있다. 향후연구로는본논문에서새롭게제시된동일용어문제를다각도로분석하고, 제시한요구조건및개선방안을바탕으로새로운 SNOMED CT 검색브라우저를설계구현하는것이다. REFERENCES [1] Alecu I., Bousquet C., Jaulent M.C., "A case report: using SNOMED CT for grouping Adverse Drug Reactions Terms", BMC Medical Informatics and Decision Making, 2008. [2] S. Lusignan, T. Chan, S. Jones, Large complex terminologies: more coding choice, but harder to find data - reflections on introduction of SNOMED CT (Systematized Nomenclature of Medicine - Clinical Terms) as an NHS standard, Informatics in primary care, vol. 19, no. 3, pp. 3-5, Mar. 2011. [3] D. Lee, R. Cornet, F. Lau, N. Keizer, "A survey of SNOMED CT implementations", Journal of Biomedical Informatics, Vol. 46, pp. 87-96, 2013. [4] W. Ryu, A Requirement of a Search Browser for Effective Searching of Clinical Terminology, in Proceedings of the Korean Institute of Information and Communication Sciences, Vol. 18, pp. 416-417, 2014 [5] IHTSDO, "SNOMED CT Technical Implementation Guide", www.snomed.org, 2014. [6] U.S. National Library of Medicine, "UMLS SNOMED CT Browser", http://uts.nlm.nih.gov/snomedctbrowser.html [7] International Health Terminology Standards Development Organisation, The IHTSDO SNOMED CT Browser, http://browser.ihtsdotools.org [8] U.S. National Library of Medicine, SNOMED CT Release Files, http://www.nlm.nih.gov/research/umls 류우석 (Wooseok Ryu) 2013 년 3 월 - 현재부산가톨릭대학교병원경영학과조교수 2012 년 3 월 -2013 년 2 월부산대학교 U-port 정보기술산학공동사업단박사후연구원 2012 년 2 월부산대학교컴퓨터공학과공학박사 관심분야 : 의학용어, U-Health, 의료정보, 빅데이터 2696