의생명 분야 문서의 언어적/구조적 특징을 이용한 자동 어노테이션에 대한 연구

Abstract

자동 어노테이션에 대한 연구는 급속도로 증가하는 의생명 분야의 논문 과 임상 문서들을 더욱 정확하게 검색하거나 필요한 정보만을 추출할 수 있게 하는 기반이 된다는 점에서 중요하다. 본 연구에서는, 그 중 연구 활 동에서 필수적인 논문 검색과 환자의 질병에 대한 진단, 검사, 그리고 처 방 등을 기록하는데 필수적인 임상서식의 작성에 초점을 맞추어, 이에 필 요한 어노테이션 기술을 연구하였다. 이 두 가지 활동은 의생명 분야의 대 표 문서인 논문과 임상서식을 대상으로 일상적으로 일어나는 것이며, 이 러한 활동이 효율적으로 개선되는 것은 의생명 분야에서 중요한 의미를 가진다. 먼저, 텍스트 형식의 연구 논문에 대해서는 연구 활동의 방향 설정에 중 요한 역할을 하는 초록을 대상으로, 의생명 분야에서 주로 사용하는 IMRAD(Introduction, Methods, Results, and Discussion)로의 자동 태깅을 연구하였다. 이 연구에서는, 기존 언어학 분야에서 의생명 분야의 논문을 대상으로 이룬 결과와 컴퓨터 과학 분야에서 진행돼온 결과를 기 반으로, 계산 비용이 적으면서도 높은 성능을 내는 새로운 자동 태깅 시스 템을 제안하고 개발하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 사용하는 경우, 문 장에서 뽑아낸 17개의 특징만으로도 비구조화된 초록을 Accuracy 77.0 ~ 90.3%의 성능으로 분류할 수 있었다. 또한, 기존 연구들에서 사용한 특 징들과 함께 사용했을 때는 최대 Accuracy 91.7%의 성능을 보여주었다. 임상 문서의 경우, EMR(Electronic Medical Record)을 시스템을 사용하는 환경에서는 임상 서식을 통해 생성되는 경우가 대부분이므로, 임 상 서식을 대상으로 자동 태깅을 시도하였다. 임상 서식은 연구 초록과는 달리 이미 구조화된 형식을 가지고 있으므로, 본 연구에서는 이 구조 안에 내재된 전문가의 지식을 태깅하고자 하였다. 이를 위해 새로운 지식모델 과 이를 이용한 임상 서식 작성 지원 시스템인 STEP(Smart Clinical Document Template Editing and Production System)을 개발하였다. STEP의 시스템의 활용성을 검증하기 위해서는 임상 서식 작성 도구를 개 발하여, 지식 모델을 통해 구축된 지식베이스가 임상 서식의 작성을 개선 시킬 수 있음을 보였다. 연구 결과는 의생명 분야의 연구자들에게 대규모의 의생명 관련 논문과 임상에서 지속적으로 생산되는 임상 문서가 더욱 정확하게 검색되고 재사 용될 수 있음을 보여주고 있다. 이러한 결과는 의생명 분야 전반에서 연구 자들의 활동을 개선시킬 수 있다는 점에서 중요하다. 마지막으로, 본 연구 의 성과가 다른 연구자들에게도 활용될 수 있도록, 연구 과정에서 추출한 언어 자원과 결과를 확인할 수 있는 시스템을 웹으로 공개하였다.