자연어 처리 기술을 활용한 병리보고서의 암진단코드 분류 알고리즘 개발 - 김현미 (The Graduate School, Ajou University, 2023)
암환자수가 증가함에 따라 암등록 건수 또한 늘고 있으나 사람에 의해 처리되는 기존의 수동 분류 방법은 시간적 소모가 많아 피로도를 높인다. 본 연구는 자연어처리 기술을 활용하여 비정형화된 Pathology report내의 암진단 텍스트 정보를 추출하여 ICD-O-3 (Topography, Morphology code) 및 KCD-8 code를 지도 학습을 기반으로 하여 분류하는 모델을 개발하는데 목적이 있다. 연구대상은 2017-2021년 아주대병원 퇴원환자 중 위암, 대장암, 유방암, 간담췌암, 갑상선암 환자군에서 수술조직병리결과가 malignant 및 in situ 인 데이터를 대상으로 하였다. 모델 개발은 2가지 접근 방식으로 수행하였다. 먼저 분화도를 포함하여 2단어 이상 또는 문장의 형태로 구성되어 있는 조직학적 소견에 대해 M-code로 분류하는 모델은 자연어 텍스트 분류에 성능이 우수한 딥러닝 모델을 이용하여 개발하였다. 원발부위와 종양의 세부 위치, side, invasion, T-staging, gross type 및 behavior 등을 종합적으로 확인하여 분류하여야되는 ICD-O-3 T-code와 KCD-8 code는 암등록 지침에 따라 Regular expression 등을 이용하여 규칙 기반으로 개발하였다. 조직병리결과 텍스트 정보는 CRF-Named entity recognition 기능으로 생성된 NLP 파이프라인 모델을 이용하여 자동 주석처리를 통해 효율적으로 추출하였다. 데이터는 2017-2020년 자료를 8:2로 나누어 훈련셋과 검증용셋으로 사용하였으며 훈련셋의 20%는 validation으로 이용하였다. 나머지 2021년 자료는 external validation 용으로 사용하였다. 모델에서 분류한 값은 이미 등록되어있는 아주대병원 자료 및 병리과 의사의 자문을 참고하여 작성된 human labeled 값과 비교하여 성능평가를 시행하였다. 딥러닝방법으로 접근한 ICD-O-3 M-code 분류 모델은 단어의 패턴 인식에 탁월한 CNN 모델이 2021년 데이터를 사용한 검증용셋에서 AUC 0.934, Weighted F1 score 0.975, Macro F1 score 0.841로 가장 높았으며, 규칙기반으로 개발한 ICD-O-3 T-code와 KCD-8 code 분류 모델은 각각 Weighted F1 score 0.973, 0.972, Macro F1 score 0.915, 0.907의 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 실제 의료 현장에서 생성된 암환자의 조직병리결과의 비정형 텍스트 데이터를 추출하여 국내 10대 호발암 중 5개 암종에 대해 종양학국제질병분류체계 및 한국표준질병분류체계(ICD-10기반)의 최신 개정판 기준에 따라 해부학적 부위 ICD-O-3 T code와 형태학적 소견 ICD-O-3 M code 그리고 KCD-code를 분류하는 모델을 규칙기반 및 딥러닝 방법으로 제안하였다. 한 의료기관에서 생성된 데이터셋을 활용하여 타기관에 일반화하기에는 한계가 있으나 신속하고 정확한 코드 분류를 지원할 수 있도록 규칙 및 기계학습에 기반한 효율적 분류 방법을 제안한 것에 의의가 있다.
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :의학과,2023. 2
Keywords: ICD-O-3; KCD; 개체명 인식; 딥러닝; 자연어처리; 진단코드; 텍스트분류