수술이 끝나면, 이름이 남습니다
수술을 마친 의사는 그날 무슨 수술을 했는지 기록에 적습니다. 정해진 양식은 없습니다. 자기가 늘 쓰던 말로 적습니다.
같은 수술인데, 이름이 제각각입니다
줄여 쓰기도 하고, 영어로도 한글로도 씁니다. 우리 데이터에 있는 수술 이름은 10만 6천 가지인데, 실제 수술 종류는 그보다 훨씬 적습니다.
세계는 번호로 이야기합니다
그 공용 번호가 ICD-10-PCS입니다. 일곱 글자인데, 순서대로 매긴 번호가 아니라 일곱 개의 질문에 대한 답이 한 자리씩 들어간 것입니다.
지금은 사람이 하나씩 손으로 바꿉니다
이름을 보고 코드책을 뒤져 번호를 찾습니다. 숙련된 사람도 한 건에 몇 분이 걸립니다.
그래서 대부분의 병원은 아예 코드를 붙이지 않고 둡니다. 붙이지 않은 기록은 통계에도, 연구에도 쓰이지 못합니다.
그런데 컴퓨터에게 맡기기가 어렵습니다
현장에서 쓰는 말과 코드책에 적힌 말이 거의 겹치지 않기 때문입니다. 글자를 비교하는 방식으로는 풀리지 않습니다.
- 현장
- Laparoscopic cholecystectomy
- 코드책
- Excision of Gallbladder,
Percutaneous Endoscopic Approach
그래서 글자 대신 뜻으로 비교합니다
문장의 의미를 좌표로 바꿔주는 AI를 씁니다. 글자가 달라도 뜻이 가까우면 가까운 좌표에 놓입니다. 여기에 전문가의 판단을 계속 먹여서 정확도를 올립니다.
지금 어디까지 왔나
재료는 모였습니다. 그런데 아직 정답지가 없습니다. 이름과 코드가 짝지어진 예시가 있어야 모델을 가르치고 채점할 수 있는데, 그게 0건입니다.
그래서 지금 가장 급한 일은 모델을 만드는 것이 아니라, 정답 예시 몇 백 건을 확보하는 일입니다.