Medizinische Dokumentenrecherche mit MorphoSaurus ─── Sprachübergreifend und benutzerfreundlich durch semantische Indexierung Dieser Vortrag behandelt unterschiedliche Methoden zur sprachübergreifenden Dokumentenrecherche in der Welt der Medizin. Medizinische Texte unterscheiden sich von anderen Textsammlungen. Sie sind in der Regel extrem groß und dynamisch – man denke beispielsweise an Dokumente, die im täglichen Klinikbetrieb neu entstehen. Darüberhinaus sind medizinische Textkollektionen heterogen und mehrsprachig: Während klinische Texte wie Pathologieberichte oder Arztbriefe in der Regel in einer jeweiligen Muttersprache verfasst werden, sind wissenschaftliche Beiträge fast ausschliesslich in Englisch anzutreffen. Ebenso wie die Texte, íst auch die Nutzergemeinde medizinischer Informationen höchst unterschiedlich: KLICK Kornél Markó, Philipp Daumke Medizinische Informatik, Universitätsklinikum Freiburg

Übersicht Kurze Vorstellung der Medizinischen Informatik in Freiburg Ebenen der Suche (Laien, Experten, Sprachen) Vorstellung der Technologie Evaluation Anwendungen SOMED-Studie ICD-Suche Perspektiven / Einsatzmöglichkeiten im DIMDI Zeitbedarf ca. 60 Minuten

MI in Freiburg Medizinische Informatik Direktor Prof. Dr. Klar Wissenschaftliche Schwerpunkte Patientenbezogene Dienste: MIRA-Plus (KIS) Patientenunabhängige Auskunfts- und Wissensdienste: InfoServer Grundlagen zur Modellierung medizinischer Konzepte mittels terminologischer Logik Begriffliche Ordnungssysteme in der Medizin Konzepte zur Integration von Elektronischer Patientenakte und medizinischen Wissensdiensten MorphoSaurus / Text-Retrieval / Cross-Language Retrieval

MorphoSaurus - Entwicklung 1998: Entwicklung der ersten Version im Rahmen einer Promotion (Medizin) Seit 2000: Kooperation mit der Catholic University of Paraná, Brasilien (BMBF-Förderungen) Seit 2003: DFG-Projekt morphologisches Indexieren Seit 2004: EU Network of Excellence Semantic Mining (WP multi-lingual lexicon, ontologies, text mining)

MorphoSaurus

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Morphologie der Wörter Linguistische Phänomene erschweren die medizinische Textrecherche ! Flexion: Erkrankungen, Bluthochdrucks, Risiken Derivation: Krankheit, diastolisch, leukozytär Komposition: Gemeinde|krank|en|pflege|station|en Akronyme: AIDS, SARS, OECD Orthografische Varianten: Kolonkarzinom, Colonkarzinom, Ösophagus, Oesophagus, ulzerierend, ulcerierend Synonyme: Bluthochdruck – Hypertonie, Prophylaxe – Vorbeugung Eigennamen: Aspirin, ASS, ...

Triviale Suche: Experten II „Korrelation von Hypertonie und Läsion der Weißen Substanz“

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Mehrsprachige Textrecherche Suchmaschine

Ansätze Übersetzung der Benutzeranfrage Übersetzung der Dokumente Übersetzung in eine Interlingua A B IL

Lösungsansatz Subwörter sind atomare konzeptuelle oder linguistische Einheiten: Stämme: verletz, entzünd, magen, schleimhaut Präfixe: ab-, an-, anti-, ge-, hervor-, hyper- Suffixe: -abel, -bar, -haft, -ion, -itis Infixe: -o-, -s- Synonyme Subwörter werden (sprachübergreifend) in Äquivalenzklassen gruppiert: #derma = { derm, cutis, skin, haut, kutis, pele, cutis, piel, … } #inflamm = { inflam, -itic, -itis, entzuend, -itis, -itisch, inflam, flog, inflam, flog, -iolitis, ... } Empirische Kriterien: hypertonie = {#hyper #tens #blood}

Ressourcen Subwort-Lexikon: Subwort-Thesaurus: Zerlegungsalgorithmus: Organisiert Subwörter (atomare Bedeutungseinheiten) in mehreren Sprachen Subwort-Thesaurus: Gruppiert synonyme Lexikoneinträge (auch sprachübergreifend) Zerlegungsalgorithmus: Extraktion von Subwörtern und Zuweisung von Äquivalenzklassen MorphoSaurus In unserem System benutzen wir sprachspezifische Lexika, welche – grob gesagt- Wortstämme und Affixe verwalten. Die Einträge im Lexikon sind oberhalb der Ebene von Morphemen und unterhalb der Ebene von Wörtern angesiedelt, weshalb wir von „Subwörtern“ sprechen. Zur Zeit existieren Lexika für Deutsch, Englisch und Portugiesisch. Subwörter werden in einem Subwort-Thesaurus organisiert, welcher synonyme Lexikoneinträge innerhalb einer Sprache, aber auch sprachübergreifend, zu Äquivalenzklassen gruppiert. Desweiteren haben wir einen Segmentierungsalgorithmus implementiert, welcher Eingabewörter in Subwörter zerlegt und entsprechend des Thesaurus Äquivalenzklassen zuweist. Alle drei Komponenten zusammen bilden das Morphosaurus System – ein Akronym für Morpheme und Thesaurus. Äquivalenzklassen nennen wir entsprechend Morphosaurus-Identifier - oder kurz – MIDs. KLICK

Subwort: Lexikon & Thesaurus Subwort Thesaurus: Gruppierung von synonymen Subwörtern zu Äquivalenzklassen gastr stomach magen ventric chamber hepat,hepar liver leber -itis, inflamm, entzünd nephr ren kidney niere #GASTR #CHAMBER #HEPAR #NEPHR #INFLAMM Hier noch ein kurzer Überblick über die Beschaffenheit der Ressourcen, die wir verwenden: Im Lexikon wird eine Liste von Subwörtern verwaltet. Diese werden im Thesaurus zu Äquivalenzklassen gruppiert und erhalten einen eindeutigen Bezeichne. KLICK

Zerlegungsalgorithmus Beispiel High TSH values suggest the diagnosis of primary hypo-thyroidism ... Original Erhöhte TSH-Werte erlauben die Diagnose einer primären Schilddrüsenunterfunktion ... high tsh values suggest the diagnosis of primary hypo-thyroidism ... erhoehte tsh werte erlauben die diagnose einer primaeren schilddruesenunterfunktion ... Orthografische Regeln Normalisierung high tsh value s suggest the diagnos is of primar y hypo thyroid ism er hoeh te tsh wert e erlaub en die diagnos e einer primaer en schilddruese n unter funktion Zerlegungsalgorithmus Subwort-Lexikon #up tsh #value #suggest #diagnost #primar #hypo #thyre Interlingua #up tsh #value #permit #diagnost #primar #thyre #hypo #function Subwort- Thesaurus Semantische Normalisierung Um Ihnen ein Beispiel zu geben, was das Morphosaurus-System mit Eingabetexten macht: Wir haben hier ein Fragment aus einem parallelen Korpus – Englisch und Deutsch. In einem ersten Schritt werden orthografische Ersetzungsregeln angewandt. In diesem Schritt wird Großschreibung durch Kleinschreibung ersetzt und beispielsweise Umlaute im Deutschen behandelt. Im zweiten Schritt werden Eingabewörter gemäß dem Lexikon segmentiert. Das heisst – vereinfacht- , Vorsilben und Nachsilben werden von Wortstämmen abgetrennt. Im letzten Schritt werden alle bedeutungstragenden Subwörter durch enstprechende Einträge im Thesaurus ersetzt – den Äquivalenzklassenbezeichnern. KLICK

Zerlegungsalgorithmus Beispiel High TSH values suggest the diagnosis of primary hypo-thyroidism ... Original Erhöhte TSH-Werte erlauben die Diagnose einer primären Schilddrüsenunterfunktion ... high tsh values suggest the diagnosis of primary hypo-thyroidism ... erhoehte tsh werte erlauben die diagnose einer primaeren schilddruesenunterfunktion ... Orthografische Regeln Normalisierung high tsh value s suggest the diagnos is of primar y hypo thyroid ism er hoeh te tsh wert e erlaub en die diagnos e einer primaer en schilddruese n unter funktion Zerlegungsalgorithmus Subwort-Lexikon #up tsh #value #suggest #diagnost #primar #hypo #thyre Interlingua #up tsh #value #permit #diagnost #primar #thyre #hypo #function Subwort- Thesaurus Semantische Normalisierung Während in den Originaltexten – oben links- keine offensichtlichen Korrespondenzen ersichtlich sind, haben wir in der Interlingua-Repräsentation, also in der sprachunabhängigen, konzeptartigen Repräsentation, eine ganze Reihe von gemeinsamen Bezeichnern. KLICK

Suche mit MorphoSaurus

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Studie

Studie: Google

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Studie: PubMed

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Studie: DIMDI

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Studie: MorphoSaurus

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Sprachübergreifende Suche

Evaluation

Evaluationsszenarien Baseline: einsprachige Textrecherche Englische Benutzeranfragen Englische Texte Übersetzung der Benutzeranfrage Google Übersetzer Mehrsprachiges Medizinlexikon aus UMLS MorphoSaurus Interlingua-Repräsentation der Anfragen und der Dokumente Ich kehre jetzt zurück zum ursprünglichen Problem der sprachübergreifenden Dokumentenrecherche. Wir haben unseren Ansatz natürlich evaluiert und betrachten hierfür folgende Szenarien: Als Baseline dient die einsprachige Textrecherche, das heistt englische Benutzeranfragen werden mit englischen Dokumenten abgeglichen. Es ist zu erwarten, dass die Ergebnisse hier am besten ausfallen. Zweitens haben wir die sprachübergreifende Recherche mittels Anfrageübersetzung implmentiert. Hierfür benutzen wir den GOOGLE-Übersetzer. Da der GOOGLE-Übersetzer nicht auf medizinische Terminologie ausgelegt ist, integrierten wir ein mehrsprachiges Medizinlexikon, welches über UMLS verfügbar ist. Diesen Szenarien stellen wir unseren Morphosaurus-Ansatz gegenüber, indem Anfrage und Dokumente in einer Interlingua repräsentiert sind. KLICK

Experimente OHSUMED-Corpus (Hersh et al., 1994) Suchmaschine: Untermenge von MEDLINE ~233,000 englische Dokumente 106 englische Benutzeranfragen, von Experten übersetzt ins Deutsche und Portugiesische Relevanz der Dokumente manuell markiert Suchmaschine: Open-Source der Apache-Foundation: Lucene http://lucene.apache.org/

Resultate Deutsch Portugiesisch Baseline MorphoSaurus Top 200 Portugiesisch 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 Baseline MorphoSaurus Übersetzung der Anfrage

Resultate Deutsch Portugiesisch Baseline MorphoSaurus Top 200 Portugiesisch 68% der Baseline 54% der Baseline 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 Baseline MorphoSaurus Übersetzung der Anfrage

Resultate 93% der Baseline Deutsch Portugiesisch Baseline MorphoSaurus Top 200 Portugiesisch 93% der Baseline 62% der Baseline 68% der Baseline 54% der Baseline 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 Baseline MorphoSaurus Übersetzung der Anfrage

Zusammenfassung SOMED Prototyp: Innovatives und erfolgreiches Suchverfahren Komposita – Suche Synonym – Suche Sprachübergreifende Suche (EN, DE, PT, FR, SP, SV) Ergebnisse nach Relevanz sortiert Sprachübergreifende Suche erreicht bis zu 93% gegenüber einsprachiger Suche (Meth Inf Med, 2005) Semantische Indexierung und Suche ist einsetzbar mit allen Suchmaschinen Einfache Pflege (Kostenersparnis) Pflege des Subwortlexikons im Vergleich zur Pflege eines Vollformensynonymlexikons überschaubar SOMED Prototyp: http://morphine.coling.uni-freiburg.de/somed/search.php

Anwendungen

Proof-of-Concept: SOMED 336.250 Dokumente (543MB XML) wurden nach Sprachen kategorisiert (TextCat): ~3000/Minute = 2 Stunden mit MorphoSaurus bearbeitet 1.7 GB XML (nur für Highlighting der Treffer) Suchmaschine: Lucene ~9000/Minute = 40 Minuten 940 MB für 2 Indices (Original + MorphoSaurus) 340 MB für 1 Index (MorphoSaurus)

Proof-of-Concept: SOMED Dekomposition der Suchanfragen „Darmkrebsrisikoreduzierung“ #enteral #neoplas #malign #risk #reduc Formulierung der Suchanfrage 1. Suche mit „UND“ 2. Falls keine Treffer: Suche mit „ODER“ Es wurden 2 Indizes erstellt: #enteral AND #neoplas AND #malign AND #risk AND #reduc OR (original:darmkrebsrisikoreduzierung) Besseres Ranking, gleiche Ergebnismenge, höherer Speicherbedarf

Proof-of-Concept: SOMED

Diagnosenkodierung nach ICD Suche in 15,278 ICD-Codes Erste Tests durch Uniklinik Freiburg erfolgreich, vor allem im Vergleich zu ICD-Browser des Zentralinstituts für die kassenärztliche Versorgung in der BRD (http://www.zi-berlin.de/) Kodierbrowser der Uniklinik Münster (http://drg.uni-muenster.de/de/webgroup/m.brdiagnosen.php) Anwendbar auf andere Klassifikationen: OPS, …

Universitätsklinikum Münster

Zentralinstitut Berlin (3M)

MorphoSaurus ICD-Suche

ICD verbunden mit MEDLINE

ICD verbunden mit MEDLINE

Forschungsbezogene Nutzung Texte in klinischen DB (Uniklinik Freiburg) Sprachübergreifende Suche im Web (HON) Suche in Bilddatenbanken (mit Uni Münster) Mapping von Terminologien (Ukl Freiburg)

MorphoSaurus - Zukunft Projekte, in denen MorphoSaurus zum Einsatz kommt: 2006: ZBMED: Integration in MedPilot 2 Jahre 2006: EU BOOTStrep (Bootstrapping of Ontologies and Terminologies Strategic Research Project) 3 Jahre 2006: @neurIST (Integrated Biomedical Informatics for the Management of Cerebral Aneurysm) 4 Jahre

www.morphosaurus.net

MorphoEdit WEB

Suchmaschinen-Indices Liest Dokumente ein und generiert einen Index mit gewichteten Indextermen (für Ranking). „Wort x kommt in Dokumenten ID1,ID2,ID6,… vor“ Normalerweise sind Indexterme Wörter der Dokumentenkollektion MorphoSaurus: Äquivalenzklassen bilden Indexterme

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Lucene: Indexerstellung Indexterm (Original) ID Bluthochdruck #1 Hypertonie #1 #2 Erhöhung Blutdruckes Erhöhten Blutdruckwerte Blutdruckmessung Hypertension #2 Blutdruck Risiko Hypertonikers Belastungsblutdruck Ruheblutdruck Risikofaktor Risikofaktoren Risikoevaluation Indexterm (MorphoSaurus) ID #blood #1 #2 #high #tense #value #1 #measure #risk #2 #factor #eval