저작자표시-비영리-변경금지 2.0 대한민국

이용자는 아래의 조건을 따르는 경우에 한하여 자유롭게

l 이 저작물을 복제, 배포, 전송, 전시, 공연 및 방송할 수 있습니다.

다음과 같은 조건을 따라야 합니다:

l 귀하는, 이 저작물의 재이용이나 배포의 경우, 이 저작물에 적용된 이용허락조건을 명확하게 나타내어야 합니다.

l 저작권자로부터 별도의 허가를 받으면 이러한 조건들은 적용되지 않습니다.

저작권법에 따른 이용자의 권리는 위의 내용에 의하여 영향을 받지 않습니다.

이것은 이용허락규약(Legal Code)을 이해하기 쉽게 요약한 것입니다.

Disclaimer

저작자표시. 귀하는 원저작자를 표시하여야 합니다.

비영리. 귀하는 이 저작물을 영리 목적으로 이용할 수 없습니다.

변경금지. 귀하는 이 저작물을 개작, 변형 또는 가공할 수 없습니다.

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/kr/legalcodehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/kr/

간호학박사 학위논문

임상내용모델 기반 간호진술문

자연어 생성시스템의 개발 및 평가

2014년 2월

서울대학교 대학원

간호학과 간호학 전공

민 열 하

i

국 문 초 록

본 연구는 서술식 전자간호기록 시스템 사용자의 입력과 조회의 용이성

과 기록된 자료의 활용 용이성을 향상시키기 위한 목적으로 자연어 생성기

술을 이용하여 임상내용모델을 서술식 간호진술문으로 변환하는 간호진술

문 생성시스템을 개발하고 평가하고자 한다.

본 연구는 간호진술문 생성의 지식 도출, 간호진술문 생성, 생성된 간호

진술문의 평가의 단계로 진행하였으며 단계별 연구결과는 다음과 같다.

1) 간호진술문 생성의 의미론적 지식, 구문론적 지식, 맥락적 지식을

간호기록, 간호학 문헌, 그리고 전문가로부터 도출하였다.

의미론적 지식인 임상내용모델은 분만환자의 증상 및 징후, 환자문

제, 분만간호에 대한 환자의 반응을 표현한 82개가 도출되었다. 간호진

술문의 역할을 의미하는 진술문 유형은 간호과정별로 기록되어야 하는

자료의 특성에 따라 관찰 진술문, 측정 진술문, 호소 진술문, 판단 진술

문 유형으로 구분하였다. 문장에 조합이 가능한 속성세트인 가능한 속

성의 조합은 속성들간의 위계를 결합 규칙으로 표현하였다.

맥락적 지식인 정보제공자는 유일하거나 간호기록 작성의 주체인

간호사인 경우, 간호진술문에 정보제공자를 생략하였다. 시제는 현재시

제로 작성하는 것을 원칙으로 하였다.

구문론적 지식인 개체와 속성들의 결합 순서인 어순은 간호진술문

의 주어와 서술어의 문장 주 성분을 먼저 배열한 후 속성이 갖는 의미

적 분류에 따라 21개의 그룹으로 분류하고 의미의 중의성을 고려하여

이들의 배열 순서를 정하였다. 조사는 속성들의 문장성분에 따라 12개

를 추가하였다. 서술어는 호소, 측정, 관찰, 판단 진술문 유형별로 ‘있다

고 함’, ‘측정됨’, ‘관찰됨’, ‘있음’을 배정하였다.

ii

2) 간호진술문의 생성단계에서는 도출한 간호진술문 생성 지식을 간호

진술문 생성단계에 맞춰 생성의 흐름을 정의하였다. 총 82개의 임상내

용모델로부터 다양한 상세수준을 가진 66,888개의 간호진술문이 생성되

었다.

3) 생성된 간호진술문의 질은 간호진술문 생성시스템으로부터 생성된

498개의 간호진술문을 총 5문항으로 이루어진 5점 척도의 측정도구를

이용하여 평가한 결과 간호진술문의 문항별 평균은 전반적인 질, 내용,

문법성, 문체, 정확성의 문항별로 4.66, 4.60, 4.40, 4.13, 4.60으로 나타났다.

생성된 간호진술문의 내용 포함력은 임상에서 작성된 2,136개의 간호진

술문과 간호진술문 자연어 생성시스템으로부터 생성된 간호진술문과 매

핑한 결과 간호진술문의 82.7%는 매핑이 되었다.

본 연구에서는 자연어 생성시스템을 이용하여 생성된 임상내용모델 기반

서술식 간호진술문은 구조화된 자료를 간호사에게 친숙한 서술식 간호기록

의 형태로 제공할 수 있을 뿐 아니라 수집된 자료의 의미론적 상호운용성

확보로 인해 자료의 질 향상에 기여할 수 있을 것이다.

주요어: 전자간호기록, 자연어 생성, 데이터모델, 간호과정

학 번: 2010-30135

iii

목차

국 문 초 록 ........................................................................................................... i

Ⅰ. 서론 .................................................................................................................. 1

1. 연구의 필요성 ............................................. 1

2. 연구의 목적 ............................................... 3

3. 용어의 정의 ............................................... 4

Ⅱ. 문헌고찰 .......................................................................................................... 6

1. 전자간호기록 시스템 ........................................ 6

2. 임상내용모델 기반 전자간호기록 ............................... 9

3. 보건의료에서의 자연어 생성시스템 ............................. 15

Ⅲ. 연구의 틀....................................................................................................... 21

1. 임상내용모델 기반의 서술식 간호기록시스템 ..................... 21

2. 간호진술문 자연어 생성시스템 ................................ 23

Ⅳ. 연구방법 ........................................................................................................ 26

1. 간호진술문 생성의 지식 도출 ................................ 26

2. 서술식 간호진술문 생성 .................................... 30

3. 생성된 간호진술문 평가 .................................... 32

4. 연구의 윤리적 고려 ........................................ 36

Ⅴ. 연구결과 ........................................................................................................ 37

1. 간호진술문 생성의 지식 도출 ................................ 37

2. 서술식 간호진술문 생성 ..................................... 48

3. 생성된 간호진술문 평가 ..................................... 50

VI. 논의 ............................................................................................................... 55

V. 결론 및 제언 .................................................................................................. 61

iv

참고문헌 ............................................................................................................... 66

부록1. 연구대상자 보호심의 결과 통보서 ....................................................... 75

부록2. 분만간호 임상내용모델 .......................................................................... 76

부록3. 평가용 서술식 간호진술문 ................................................................... 132

부록4. 간호진술문 자연어 생성시스템으로부터 생성된 간호진술문........... 168

Abstract .............................................................................................................. 178

v

List of Tables

Table 1. Detailed Clinical Model of Respiration ...................................................... 11

Table 2. Nursing Narratives with Different Levels of Granularity ............................ 14

Table 3. Classification of Statement Type ................................................................ 38

Table 4. Entities by Type of Statement .................................................................... 39

Table 5. Semantic Categories of Attributes .............................................................. 43

Table 6. Semantic Categories of Attributes by the Type of Statements ..................... 44

Table 7. Frequency of Generated Nursing Narratives ............................................... 48

Table 8. Quality Evaluation of Generated Nursing Narratives (n=1,494) .................. 50

Table 9. Quality Scores by the Number of Attributes ............................................... 51

Table 10. Mapping Result of Entity, Attribute, and Values ....................................... 53

Table 11. Mapping Result of Nursing Narratives ..................................................... 54

vi

List of Figures

Figure 1. Components of Detailed Clinical Model ................................................... 10

Figure 2. Elements of DCM and NLG based Electronic Nursing Record System ..... 21

Figure 3. Overview of a Natural Language Generation System for Nursing Narratives

........................................................................................................................ 24

Figure 4. Flowchart of Generating Nursing Narratives............................................. 31

Figure 5. Mapping Process between the Generated Nursing Narratives and Recorded

Nursing Narratives ........................................................................................... 36

Figure 6. Types of Statement for ‘Pain’ DCM .......................................................... 40

Figure 7. Sequence of Entity and Attributes for Verbal Statement ............................ 47

Figure 8. Screenshot of the Generated Nursing Narratives for ‘Pain’ DCM .............. 49

1

Ⅰ. 서론

1. 연구의 필요성

간호기록의 전산화는 기록의 작성 및 조회와 같은 문서화의 효율과

기록내용의 질 향상을 가져와 간호사를 비롯한 다른 보건의료인들간의

의사소통을 효율적으로 증진시키며 환자안전과 간호의 질 향상에 기여할

것으로 기대되고 있다(Urquhart, Currell, Grant, & Hardiker, 2009). 급속한

보건의료분야의 정보화와 함께 1980년대부터 간호기록의 전산화가

시작되고 점차 방대한 양의 자료가 전자간호기록 시스템에 축적되면서

간호현장에서 발생하는 환자자료를 효과적으로 수집하고 공유하고

재사용하는 것에 대한 관심이 증가하고 있다(Bernhart-Just, Lassen, &

Schwendimann, 2010; Wang, Hailey, & Yu, 2011; Westra, Delaney, Konicek, &

Keenan, 2008).

전산화된 서술식 간호기록에 담긴 자료와 정보의 효과적인 공유 및

재사용을 위해 구조화된 자료 입력(structured data entry)이 권고되고

있다(Goossen et al., 2004; Johnson et al., 2008). 구조화된 자료 입력을 위한

접근법으로는 표준용어체계에 매핑된 서술식 간호진술문을 이용한

간호기록시스템이 있다(Cho & Park, 2003; Park, Cho, & Byeun, 2007). 이

시스템은 종이기반 간호기록과 비슷한 형태의 서술식 간호진술문을

제공하고 있어 사용자들이 새로운 시스템에 대한 거부감 없이 통제된

진술문을 활용할 수 있다. 또한 이 시스템을 이용하여 기록한 간호기록은

표준용어체계와 매핑이 되어 있어 자료의 검색과 재사용이 용이하다.

그러나 이 시스템에서 사용된 표준용어체계 기반 진술문은 기존에

간호사들이 종이 기반 간호일지에 기록한 내용을 기반으로 구축되어

진술문의 구조(structure)와 상세수준(granularity)에서 일관성이 없는

문제점이 있을 수 있다. 이러한 진술문을 이용하여 기록한 내용은 여전히

2

자료의 질 측면에서 문제점을 안고 있어 기록된 내용이 정확한 의미로

전달되지 못해 재사용에 문제가 있다. 또한 용어체계 기반 전자간호기록

시스템에 사용된 표준용어체계가 상이한 경우 수집한 정보를 공유하고

교류하는 데 문제가 있다(Cho, 2009; Park & Hardiker, 2009).

이러한 문제를 해결하기 위해 임상내용모델 기반 전자간호기록

시스템이 제안되었다(Goossen, Goossen-Baremans, & van der Zel, 2010;

Hovenga, Garde, & Heard, 2005). 임상내용모델은 핵심개념인 개체와 그

개체를 상세히 기술하는 데 필요한 속성, 그리고 속성이 가질 수 있는

값의 세트로, 임상내용모델을 이용하면 일관된 구조와 상세수준을 가진

진술문을 생성할 수 있다.

그러나 간호사가 임상내용모델을 이용하여 간호기록을 할 때 해당

개체를 선택하고 이들이 갖는 속성과 속성값 중 필요한 값을 항목(pick-

list)에서 선택하여 기록을 한다면 간호기록의 작성 시간이 오래 걸릴

것이다. 또한 임상내용모델에 포함된 개체, 속성, 속성값을 조합하여

기록한 간호진술문은 컴퓨터가 처리하기는 쉽지만 단순히 단어의 나열로

표현 형식이 매우 부자연스럽다. 따라서 기록하기 쉬우면서 인간이

이해하기 쉬운 문장으로 구축하기 위해서는 임상내용모델 안에 포함된

개체-속성-속성값을 서술식으로 풀어서 자연스러운 표현형식의

간호진술문을 생성할 수 있는 간호진술문 자연어 생성(natural language

generation, NLG) 시스템의 구축이 필요하다(Park, Min, Jeon, & Chung, 2012;

Park, Min, Kim, Lee, & Lee, 2011).

간호기록은 환자의 상태와 문제를 기술할 때 환자의 건강상태와

기록시점 등에 따라 다양한 상세수준을 갖는 간호진술문으로 표현된다.

예를 들어, 통증을 기술하는데 있어 대상자에 따라 ‘통증 있음’ 과 같이

통증의 유무만을 기술하기도 하고, ‘쑤시는 듯한 옆구리 통증 있음’과

3

같이 통증의 양상과 부위를 상세하게 기술하기도 한다. 따라서

임상내용모델을 이용하여 간호진술문을 생성하는 과정에 사용자가

필요로 하는 속성을 선택하여 다양한 상세수준을 표현할 수 있는

간호진술문 생성이 필요하다.

전자간호기록을 작성하는 시점에 간호진술문 자연어

생성시스템으로부터 생성된 서술식 간호진술문을 제공하면 전자간호기록

시스템 사용자의 입력과 조회의 용이성 및 기록된 자료의 활용 용이성을

향상시킬 수 있을 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 임상내용모델과

자연어 생성기술을 활용하여 간호진술문 자연어 생성시스템을 개발하고

임상에서의 활용가능성을 살펴보고자 한다.

2. 연구의 목적

본 연구에서는 임상내용모델을 활용하여 전자간호기록 시스템에

활용될 수 있는 자연스러운 형태의 간호진술문을 구축하는 자연어

생성시스템을 개발한 후 평가하고자 한다. 본 연구의 구체적인 목적은

다음과 같다.

1) 서술식 간호진술문 생성에 필요한 의미론적 지식, 구문론적 지식,

맥락적 지식을 도출한다.

2) 간호진술문 자연어 생성시스템을 구현한다.

3) 간호진술문 자연어 생성시스템으로부터 생성된 서술식 간호진술문의

질을 평가한다.

4) 간호진술문 자연어 생성시스템으로부터 생성된 서술식 간호진술문의

내용 포함력을 평가한다.

4

3. 용어의 정의

1) 임상내용모델

임상내용모델은 임상개념을 표현하기 위해 자료요소와 자료요소와의

관계를 논리적으로 표현한 데이터 모델이다(Goossen et al., 2010).

본 연구에서의 임상내용모델은 간호진술문 생성시스템에서 생성하고자

하는 간호진술문의 내용을 개체-속성-속성값, 데이터 타입, 필수속성

여부와 같은 모델의 구성요소로 표현한 것이다(Min, Park, Lee, Kim, & Lee,

2011). 임상내용모델의 구성요소인 개체는 자료요소의 핵심 혹은 중심

개념이고, 속성은 개체의 특성이나 상태를 구체적으로 기술하기 위해

필요한 서술자이고, 속성값은 개체의 특성이나 상태를 현실화하는 데

필요한 속성이 취할 수 있는 값이고, 데이터 타입은 속성이 취할 수 있는

값의 형식, 필수속성 여부는 어떤 속성이 개체를 설명하는데 있어 필수

혹은 선택적으로 기록되어야 하는지를 표현한 것이다.

2) 간호진술문 자연어 생성시스템

자연어 생성시스템은 컴퓨터가 이해하는 의미표현으로부터 사람이

이해하기 쉬운 텍스트를 생성하는 컴퓨터 시스템을 말한다(Reiter & Dale,

2000; 김영택, 2001).

본 연구에서의 간호진술문 자연어 생성시스템은 임상내용모델의

구성요소인 개체-속성-속성값을 의미론적 지식, 구문론적 지식, 맥락적

지식에 맞게 사용자의 요구에 따라 다양한 상세수준을 갖는 서술식

간호진술문으로 생성하는 시스템을 말한다.

5

3) 간호진술문의 질

자연어 생성시스템의 생성된 문장의 질 평가는 문장의 적절성을

구문론적, 의미론적으로 평가하는 것을 말한다(Mellish & Dale, 1998; Reiter

& Belz, 2009; 양승현 & 김영섬, 1999).

본 연구에서 생성된 간호진술문의 질 평가는 자연어 생성을 이용하여

생물학 지식베이스로부터 질의응답 시스템의 설명문을 생성한 연구(Lester

& Porter, 1997)에서 사용한 도구를 변형하여 사용하였다. 이 도구는

전반적인 질(overall quality), 내용(content), 문법성(grammaticality),

문체(writing style), 정확성(correctness)의 총 5문항으로 구성되어 있으며,

점수가 높을수록 문장의 질이 좋은 것을 말한다.

4) 간호진술문의 포함력

간호진술문의 포함력은 실제 간호기록에 사용된 간호진술문이 생성된

서술식 간호진술문에 포함되는 정도를 말한다.

본 연구에서 생성된 간호진술문의 포함력은 전자간호기록에 실제

기록된 간호진술문이 자연어 생성시스템으로부터 생성된 간호진술문으로

표현되는 정도를 말한다. 간호진술문의 포함력은 간호기록에 실제 기록된

간호진술문을 자연어 생성시스템에서 생성된 간호진술문에 매핑하여

확인하였으며, 매핑률이 높을수록 포함력이 높은 것을 말한다.

6

Ⅱ. 문헌고찰

본 연구에서는 서술식 간호기록의 전산화 방안으로 서술식 간호기록의

형태를 유지하면서 구조적 일관성과 내용 상세수준의 일관성을 보장하는

임상내용모델을 활용하여 간호진술문을 생성하는 자연어 생성시스템을

개발하고 평가하는 것이어서, 전자간호기록 시스템, 임상내용모델 기반

전자간호기록 시스템 그리고 마지막으로 보건의료시스템에서의 자연어

생성시스템의 연구현황을 살펴보고자 한다.

1. 전자간호기록 시스템

간호기록은 간호사들이 파악한 환자 문제, 그 문제를 해결하기 위해

간호사가 제공한 간호활동 및 중재, 그리고 제공된 간호활동 및 중재로

인한 환자의 결과 등을 포함하고 있다. 간호기록은 환자에 대한 다양한

정보를 제공하는 자료원으로 간호사뿐 아니라 환자를 돌보는 다양한

보건의료전문직이 환자를 치료하고 향후 계획을 결정하는데 있어서

필요한 기초적이며 핵심적인 자료이다(Urquhart et al., 2009).

이러한 간호기록의 보관, 관리뿐 아니라 기록에 대한 접근성을

향상시키기 위해 1980년대 후반에 간호기록의 전산화가 시작되었다.

간호기록을 전산화한 초기 방법 중 하나는 기존의 종이 기반 간호기록을

스캔하여 컴퓨터에 저장하는 것이었다. 이 방식은 간호기록을 컴퓨터에

저장하여 기록의 조회에 대한 접근성은 향상되었으나 기존의 종이 기반

간호기록과 마찬가지로 자료의 재사용이 거의 불가능하였다(Ha, Kim, Lee,

& Kim, 2006).

다음으로 등장한 간호기록의 전산화 방법은 간호사들이 환자문제나

간호활동을 서술식(free text)으로 직접 컴퓨터에 입력하는 것이다. 이러한

텍스트 기반 간호기록에는 간호사들이 특별한 형식 없이 자유로운

7

형식으로 환자문제, 간호진단, 간호활동, 간호결과 등을 기록하였다. 예를

들어, 통증에 대해 기록할 때, ‘아프다고 함,’ ‘BR시 abd. pain tolerable 하다

함’과 같이 간호사들이 환자가 호소한 내용을 그대로 기록하기로 하고,

‘밤새 끙끙 앓음’과 같이 간호사들이 직접 관찰한 내용을 기록하기도

한다. 이처럼 특별한 형식이 없이 통증에 대해 기술하면 통증을

이해하는데 중요한 정보라고 할 수 있는 통증의 발생 부위, 정도, 지속성

등에 대한 내용이 기록되지 않아 환자의 통증 상태를 이해하는데 도움을

주지 못한다. 텍스트 기반 전자간호기록은 종이 기반 간호기록에서

기록자의 해독 불가능한 필체로 인해 발생하는 문제는 어느 정도

해결되었으나 여전히 다양한 의미로 해석될 수 있는 약어를 사용하고,

같은 의미를 여러 용어를 사용하여 기록하고, 상세수준을 다르게

기록하여 기록한 내용의 의미가 제대로 전달되지 못하는 경우도

있다(Conrick, 2005; Lee & Park, 2009; Park, Cho, & Chung, 2011). 물론 이런

경우 자연어 처리 방법을 활용하면 기록한 내용의 검색과 활용이 어느

정도 가능하나 기록 시점에 기록 방식에 대한 통제가 이루어지지 않아

아무리 성능이 좋은 자연어 처리방법을 활용하더라도 기록한 내용의

재사용이 제한적일 수밖에 없다(Ha et al., 2006).

텍스트 기반 전자간호기록에서 수집한 자료의 재사용 문제를 해결하기

위해 등장한 전자간호기록 시스템이 표준용어체계(standardized terminology)

기반 전자간호기록 시스템이다. 2003년 세계 최초로 서울대학교

분당병원에 표준용어체계 기반 전자간호기록 시스템이 도입되었다.

표준용어체계 기반 전자간호기록 시스템에서는 간호사들이 간호일지를

간호진술문 사전에 포함된 진술문을 선택하여 기록할 수 있다(Cho & Park,

2003; Park et al., 2007). 간호진술문 사전은 종이 기반 간호일지와 텍스트

기반 전자기록에 기록한 내용을 수집, 분석하여 같은 내용의 진술문을

8

통합하여 표준화하여 10,000여개의 표준 간호진술문을 추출한 후

표준간호용어체계인 국제간호실무분류체계(International Classification for

Nursing Practice, ICNP)와 매핑하여 개발하였다. 간호사들에게 종이 기반

간호기록을 할 때 사용한 것과 비슷한 형태의 간호진술문을 제공하고

있는 이 전자간호기록 시스템은 사용자들이 새로운 시스템에 대한

거부감 없이 통제된 진술문을 활용하여 간호기록을 하게 해준다. 이 경우

제공되는 간호진술문들이 이미 표준화되어 있을 뿐 아니라 간호진술문을

구성하고 있는 개념들이 표준용어체계와 매핑이 되어 있어서 수집한

자료의 검색과 재사용이 가능하다는 장점이 있다(Cho & Park, 2006; Choi,

Park, & Cho, 2009; Lee & Park, 2009; Liaskos & Mantas, 2004).

이러한 자료의 검색과 재사용의 용이성을 이용하여 표준용어체계 기반

전자간호기록 시스템으로 수집한 자료를 활용하여 병동별, 간호사

근무기간에 따른 욕창간호 실무변이(Park, Cho, et al., 2011), 병동별

간호인력 배치의 적절성(Cho, Park, & Chung, 2011), 간호진술문을 이용한

약물 부작용 모니터링 가능성(Ahn & Park, 2013) 등을 연구한 결과가

발표되었다. 현재 우리나라에는 서울대학교, 서울아산병원, 건국대학교

병원, 경희의료원, 계명대학교 동산의료원, 경찰병원, 성모병원 등 여러

개의 3차 의료기관에서 국제간호실무분류체계 기반 전자간호기록

시스템을 개발하여 활용하고 있다.

그러나 앞에서 소개한 표준용어체계 기반 전자간호기록 시스템에

사용된 간호진술문이 기존의 종이 기반 간호일지와 텍스트 기반

전자간호기록 시스템에서 간호사들이 기록한 내용을 수집, 분석,

통합하여 개발되었기 때문에 여전히 진술문의 구조나 상세수준이

일관성이 없다. 예를 들어, 통증을 기술하는 진술문을 개발할 때 어느

정도 상세하게 통증에 대해 기술할지 원칙을 정하지 않고 기존의

9

진술문을 참고하여 개발하였기 때문에 어떤 진술문은 ‘통증 있음’과 같이

통증의 유무만 기술하고, 어떤 진술문은 ‘쑤시는 듯한 옆구리 통증

있음’과 같이 통증의 양상과 정도를 상세하게 기술하고 있다. 또한

통증의 정도를 어떤 값으로 수집해야 하는지에 대한 합의 없이 다양한

수준으로 수집하고 있다(김영란, 박현애, 민열하, 이명경, & 이영지, 2011;

박인숙 et al., 2010). 이처럼 아무리 진술문이 표준용어체계와 매핑이 되어

있더라도 서로 다른 구조와 상세수준을 가지고 있으면 이러한 진술문을

이용하여 기록한 내용은 여전히 자료의 질 측면에서 문제점을 안고

있다(Cho, 2009). 또한 두 개의 표준용어체계 기반 전자간호기록

시스템에서 사용된 용어체계가 다를 경우, 이들 시스템에서 수집한

정보를 공유하고 교환하는 데는 여전히 한계가 있다. 또한 아무리

표준간호진술문을 활용한 시스템이더라도 매핑에 활용한 용어가 다른

경우, 두 시스템을 이용하여 수집한 간호일지 정보를 교류하고 공유하는

데는 한계가 있다(Park & Hardiker, 2009).

2. 임상내용모델 기반 전자간호기록

1) 임상내용모델

지금까지 개발된 전자간호기록 시스템에서는 임상정보를 수집할 때

특정 개체의 어떤 속성을 어떤 값으로 수집해야 하는지에 대한 합의

없이 병원에 따라 혹은 시스템에 따라 다양한 수준으로 수집하고 있다.

예를 들어, 통증에 대해 평가하여 기록할 때 통증의 유무만 기술하는

경우도 있고, 통증의 지속시간, 정도, 양상까지 기술하는 경우도 있으며,

통증의 정도를 기술할 때 0~10점으로 표시된 시각적 상사 척도를

사용하기도 하고, 세가지 값을 가진 서열척도(심함, 중함, 경함)을

사용하기로 한다. 이처럼 어떤 임상정보를 수집할 때 어떤 속성을

10

수집할지, 수집한 속성을 어떤 값으로 표현할지 미리 정하지 않으면

수집한 자료의 의미를 공유하고 교환하는데 제한이 있을 것이다. 즉

진정한 의미의 임상정보 공유 및 교환을 위해서는 수집할 임상정보의

내용, 속성, 속성을 표현하는 값을 정의하고 합의할 필요가 있다(Kim,

Park, Min, Lee, & Lee, 2011; Park, Min, et al., 2011).

특정 임상내용의 표현방식, 필수속성과 선택속성, 속성을 표현하는 데

있어서 유효한 값, 기타 임상 내용의 표현에서 지켜야 할 규칙에 대해

합의한 것을 임상내용모델이라고 한다(Goossen et al., 2010).

임상내용모델은 임상개념을 표현하기 위해 자료요소와 자료요소와의

관계를 논리적으로 표현한 데이터모델이라고 할 수 있다. 임상내용모델은

개체-속성-속성값의 세 구성요소를 갖는데 개체는 자료요소(data

element)의 핵심 혹은 중심 개념이고, 속성은 개체의 특성이나 상태를

구체적으로 기술하기 위해 필요한 서술자이고, 속성값은 개체의 특성이나

상태를 현실화하는 데 필요한 속성이 취할 수 있는 값을 말한다(Figure 1).

Entity

Attribute1:N

Value1:N

Optionality

Data type

1:1

1:1

Figure 1. Components of Detailed Clinical Model

예로 ‘호흡’ 임상내용모델을 살펴보면 아래 표와 같이 ‘호흡’은

11

호흡수, 호흡의 규칙성, 호흡의 깊이, 호흡양상, 호흡시 냄새 등의 여덟

개 속성으로 상세히 표현될 수 있다. 호흡수는 실제 분당 호흡 횟수를

값으로, 호흡의 규칙성은 ‘규칙,’ ‘불규칙’과 같은 코드화 된 텍스트

값으로, 호흡시 깊이는 ‘얇음,’ ‘보통,’ ‘깊음’과 같은 코드화된 텍스트

값으로, 호흡양상은 '그렁거림,’ ‘쌕쌕거림’과 같은 다양한 호흡양상을 free

text로, 호흡시 냄새는 ‘아세톤 냄새’와 같은 다양한 냄새를 free text로

표현될 수 있다. 이들 속성 중 호흡수는 호흡에 대해 기록할 때 반드시

기록해야 필수 속성이고, 호흡의 규칙성, 호흡의 깊이, 호흡양상, 호흡시

냄새 등은 선택적으로 기록할 수 있는 선택 속성이다.

Table 1. Detailed Clinical Model of Respiration

Entity Attribute Optionality Data type Value set

Respira

tion

Rate Optional REAL unit: /min, >=0

Position Mandatory SC [lying|sitting|standing]

Respiration Pattern Optional ST

Rhythm Optional SC [regular|irregular]

Depth Optional SC [shallow|normal|deep]

Smell of Breath Optional ST

Respiration

Movement

Optional SC [asymmetric|symmetric]

External Condition Optional SC [at rest|post exercise|during

exercise|sleep status]

*REAL: Real number; SC: Character string; ST: Character string

12

지금까지 국내외에서 임상내용모델에 관한 연구는 미국, 영국, 호주,

네덜란드 등의 국가와 HL7, CEN 등 표준 국제기구에 의해 광범위하게

진행되고 있다. 이들 임상내용모델은 openEHR archetype, detailed clinical

model, clinical event model, clinical contents model과 같이 다양한 명칭으로

불리고 있으며 국가차원의 최소자료세트, 전자의무기록,

임상의사결정지원시스템과 같이 데이터 분석의 분야에서 활용가능성을

평가한 많은 연구들이 있다(Ahn et al., 2010; Beale, 2002; CEN, 2010; Goossen,

2008; Huff, Rocha, Coyle, & Narus, 2004). 하지만 간호분야에서는 지금까지

국내에서 수행한 임상내용모델 개발과 개발한 모델을 전자간호기록

시스템에 시범 적용한 연구 이외에 보고된 바 없다.

국내에서는 2008년부터 유방암 환자 간호문제(Min & Park, 2009),

분만환자의 간호문제(Kim, Park, Min, & Lee, 2010), 암 생존자를 사정하는데

필요한 임상개념을 대상으로 간호문제(Kim, Park, Min, & Lee, 2010; Lee &

Park, 2011; Min & Park, 2009), 환자 초기사정(Kim et al., 2011), 통증(Min et al.,

2011), 욕창, 출혈, 수술 후 합병증 등 간호분야 전반에 걸쳐서 활용할 수

있는 약 500개의 간호문제와 간호중재 임상내용모델(Park, Min, et al.,

2011)을 개발하여 간호사가 수집하고 있는 환자자료 및 정보의 구조화

가능성을 보여주었다. 또한 지금까지 개발한 임상내용모델을

전자간호기록 시스템에 활용할 방안으로 임상내용모델의 관리기능과

임상내용모델의 구성요소를 용어체계와 매핑하는 기능 등을 갖춘

임상내용모델 관리시스템을 마련하고 임상내용모델을 이용하여

간호기록에 활용할 수 있는 간호진술문을 생성하여 전자간호기록

시스템에 활용할 수 있는지 그 가능성을 타진하는 연구를

수행하였다(박현애, 민열하, 전은주, 김영란, & 변남수, 2011).

13

2) 임상내용모델 기반 전자간호기록

간호사들이 간호일지에 환자문제, 간호중재, 환자결과 등을 기록할 때

임상내용모델을 기반으로 생성된 진술문을 활용한다면 기존의

표준간호용어체계와 매핑한 간호진술문을 활용하여 기록한 간호기록보다

더 구조화된 형태로 더 상세하게 임상정보를 수집할 수 있을 것이다.

표준용어체계 기반 전자간호기록에서는 진술문의 주요 개념이

용어체계와 매핑이 되어 있어서 이들 주요 개념으로 검색이 가능하나

임상내용모델기반 간호진술문을 활용한 전자간호기록 시스템에서는

기록한 내용을 주요 개념뿐 아니라 속성 및 속성의 값을 이용하여

검색할 수 있을 것이다. 따라서 검색할 수 있는 자료의 내용도 더

풍부해질 것이다.

지금까지 개발한 임상내용모델을 전자간호기록 시스템에 활용할 수

있는지 그 가능성을 타진하는 연구의 일환으로 임상내용모델을 이용하여

간호기록에 활용할 수 있는 간호진술문을 생성하는 연구를

수행하였으며(박현애 et al., 2011) 2013년 세계 최초로 서울대학교

분당병원에 임상내용모델 기반 전자간호기록 시스템이 도입되었다(Min,

Park, Chung, & Lee, 2013).

임상내용모델을 이용하여 간호진술문을 생성하는 과정을 ‘분만통증’을

예로 살펴보면 ‘분만통증’ 임상내용모델 속성 중 사용자가 어떤 속성을

간호진술문에 포함시킬 것인지 선택여부에 따라 다양한 수준의 진술문을

생성할 수 있다. 만약 분만통증에 포함된 속성 중 정도와 지속시간을

선택하면 ‘분만통증 있음(정도: ; 지속시간: )’과 같은 간단한 진술문이

생성되고 정도, 규칙성, 발생시점, 지속시간, 간격을 모두 선택하면

‘분만통증 있음(정도: ; 간격: ; 지속시간: ; 발생시점: ; 규칙성: )’과

같은 좀 더 복잡한 진술문이 생성된다(Table 2 ).

14

Table 2. Nursing Narratives with Different Levels of Granularity

Level of

granularity Nursing narratives

Simple

No labor pain

Labor pain present (Severity: ; Duration: )

…...

…...

Complex

Labor pain present (Severity: ; Duration: ;Interval: ; Regularity; )

Labor pain present (Severity: ; Duration: ;Interval: ; Regularity; ;Occurrence: )

그러면 간호사들이 이 간호진술문을 이용하여 간호일지에

‘분만통증(정도: 심함; 간격: 3분; 지속시간: 2분; 발생시점: 2011년 06월

04일 11시 30분; 규칙성: 규칙적)’와 같이 기록하게 된다. 이때 간호사는

정도의 ‘심함’과 규칙성의 ‘규칙적’과 같이 임상내용모델에서 합의한 속성

값 중 하나를 선택하여 분만통증에 대해 기록을 하게 된다. 따라서

임상내용모델을 기반으로 생성된 간호진술문을 활용하여 기록한 내용의

교환 및 공유가 가능하다.

그러나 이 시스템의 평가 과정에서 간호사들이 임상내용모델을

기반으로 구축된 구조화된 입력방식이 자연스러운 문장 형태가 아니어서

익숙지 않고, 구조화된 입력방식에서 속성별로 가능한 속성값을

선택하거나 기록하는 데 너무 많은 시간이 소요된다고 평가하였다.

이러한 문제의 해결책으로 간호사들은 표준용어체계 기반 전자간호기록

시스템에서와 같이 임상내용모델에 포함된 개체-속성-속성값을 풀어서

자연스러운 문장 형태의 진술문을 구축하여 간호사들이 전자간호기록을

할 때 제시해줄 것을 요청하였다.

15

이러한 문제의 해결책으로 다음과 같이 속성값이 포함된 자연스러운

문장 형태의 진술문을 제시하고 간호사들이 제시된 진술문을 선택하여

기록하게 하는 것이다. 다음은 분만통증 임상내용모델에 포함된 속성값을

포함한 자연스러운 문장 형태의 예를 보여주고 있다.

3. 보건의료에서의 자연어 생성시스템

자연어 생성(natural language generation)은 자연어 처리(natural language

processing) 과정에서 자연어 이해(natural language understanding)의 반대

과정으로 생각할 수 있다. 자연어 처리는 컴퓨터를 이용하여 하나의

자연어를 다른 자연어로 번역하는 기계 번역, 이미 습득된 정보 중에서

필요한 정보를 정확하고 빠르게 검색하는 정보 검색, 데이터베이스

질의를 자연어로 하는 자연어 인터페이스 분야에서 널리 활용되고 있다.

자연어 처리를 하기 위해서는 음운(음성으로 단어의 표현),

형태소(언어에서 의미를 갖는 가장 작은 단위), 구문(문장을 이루는

단어들의 순서), 의미(단어와 문장의 의미), 상황 혹은 맥락(단어의 의미,

발음이 달라지는 배경) 등에 대한 지식이 필요하다. 대부분의 규칙 기반

불규칙적인 심한 분만통증이 있음

규칙적인 심한 분만통증이 있음

불규칙적인 경한 분만통증이 있음

규칙적인 경한 분만통증이 있음

......

( )부터 ( )분 간격으로 ( )분 동안 규칙적인 심한 분만통증이 있음

( )부터 ( )분 간격으로 ( )분 동안 규칙적인 중간정도 분만통증이 있음

( )부터 ( )분 간격으로 ( )분 동안 규칙적인 경한 분만통증이 있음

16

또는 논리 기반의 자연어처리 방법론은 유한수의 규칙에 기반하여

무한수의 문장을 처리할 수 있는 시스템을 목표로 한다.

지난 수십 년 동안 자연어처리 분야의 관심은 문장의 분석을 통한

자연어 이해에 집중되어왔다. 이는 실제 자연어처리 시스템을 구현하는

데 있어 분석에 근간한 이해가 선결되지 않고서는 추가 연구를 할 수

없기 때문이다. 그러나 자연어 생성이 실제 사용자와 밀접하게 맞닿아

있는 부분이다. 기계번역을 예로 들어 보면, 대부분의 사용자는 주어진

문장의 형태·구문 분석이나 의미 표상이 어떠한 알고리즘을 통해

이루어지는지는 별로 관심이 없고 다만, 그 결과로서 제시되는 번역문을

놓고 그 시스템의 활용도를 평가할 뿐이다(김영택, 2001). 다시 말해,

자연어처리 시스템을 실용화하는 단계에서는 자연어 이해보다는 자연어

생성이 보다 주도적인 역할을 담당한다.

자연어 이해와 생성의 가장 큰 차이점은 입출력이 서로 반대라는

것이다. 이해는 자연어 즉, 중의성을 지니는 단어의 집합을 그 입력으로

받아 해석하고 이해하여 중의성을 제거한 논리 형태로 변환하는 절차를

말한다. 생성은 이와 반대로 입력이 중의성이 없는 논리 형태이다.

생성은 이 논리 형태를 각 매개 언어의 규칙에 입각하여 중의성을 지닐

수 있는 하나 이상의 자연어 문장으로 산출해 내는 과정이다. 입출력의

대상이 다르기 때문에, 당연히 이해와 생성에서 주요하게 고려되어야 할

요소 또한 다르다. 이해에서는 중의성을 제거하고 모호한 입력으로부터

최대한의 정보를 도출하는 것이 중요한 반면에(김영택, 2001), 생성에서는

내용, 어휘, 문장 및 담화 구조 등에 대한 선택이 중요하다(Reiter & Dale,

2000). 생성에서는 주어진 정보 자체뿐만 아니라 그 주어진 정보를

전달하는 방식까지도 고려되어야 한다. 구현 측면에서의 차이점은 이해는

가능한 한 여러 번의 확인과정을 거쳐 강건하게 이루어 져야 하지만,

17

생성은 가능한 한 원칙대로 엄격하게 이루어져야 한다(Bond, Nichols,

Appling, & Paul, 2008).

자연어 처리과정에서 자연어 이해가 선행되지 않으면 자연어 생성의

입력값이 되는 논리 형태가 존재할 수 없기 때문에, 실제 자연어처리

시스템에서 생성은 결국 이해에 의존한다. 더군다나 좋은 자연어 생성을

하려면 좋은 자연어 이해가 전제되어야 한다. 역으로 자연어 생성의

결과를 가지고 이해과정에서 추출한 규칙의 오류를 검토하여 규칙의

효율성을 제고시키는 것도 가능하다(Goodman & Bond, 2009). 따라서

자연어 이해와 자연어 생성은 서로 보완적인 관계이다.

본 연구에서는 전자간호기록에 활용할 간호진술문 자연어를 생성하는

것이 주 관심사여서 지금부터 자연어 생성에 대해 주로 살펴보고자 한다.

자연어 생성은 자연어 이해과정에서 수행한 구문분석, 의미분석,

상황분석에서 얻은 지식을 이용하여 자연어로 표현해내는 것으로 자연어

생성과정은 다음과 같이 세 부분으로 이루어져 있다.

(1) 전달하고자 하는 내용의 정보 구조를 구성한다.

(2) 문장의 순서를 정하기 위한 문장에 대한 규칙을 적용한다.

(3) 문장을 생성하기 위하여, 단어에 대한 정보 및 문장론적 규칙을

적용한다.

이들 중 전달하고자 하는 내용의 정보 구조를 구성하는 것이 가장

어려운 문제로 자연어 생성 단계에서 한정된 형태의 문장으로 제한되지

않게 자연어 이해 단계에서 충분한 검토가 이루어져야 한다. 나머지 두

부분은 전달할 내용이 정하여졌다고 가정하고 내용을 효율적으로

전달하는 데 초점을 두게 된다. 문장 생성과정에 복합문장 생성, 문장

합성 등 구현이 어려운 부분이 있으나 본 연구에서 생성하고자 하는

문장은 단문구조를 가지고 있어 여기서는 다루지 않을 예정이다. 자연어

18

생성은 자연어 질의 응답 시스템, 전문가 시스템, 데이터베이스 시스템,

기계번역 시스템, 텍스트 요약 시스템 등에 사용되고 있다.

보건의료분야에서 자연어 생성 기법을 활용한 사례로는 방사선검사,

병리검사와 같은 검사결과 자료로부터 텍스트 형식으로 검사 결과의

요약문을 생성한 사례, 중환자실 환자자료를 요약하여 텍스트 형식으로

경과 요약문을 생성한 사례(Hunter, Freer, et al., 2008; Hunter, Gatt, Portet,

Reiter, & Sripada, 2008; Portet, Reiter, Hunter, & Sripada, 2007), 자연어

생성시스템을 개발하여 의사가 녹취한 내용을 서술식 의무기록으로

변환한 사례(Harris, 2008), 전문가시스템에서 제공하는 조언(advice)과

설명(explanation) 등을 텍스트 형태로 제공한 사례가 있다(Huske-Kraus,

2003; Reiter, Robertson, & Osman, 2003). 지금까지 보건의료분야에서 개발된

자연어 생성시스템은 이미 제시된 숫자 결과를 서술식 문장으로

변환하거나 혹은 이미 기록된 내용을 요약하여 보여주는 것과 같이 이미

주어진 내용을 다른 형태로 제시하여 사용자들이 그 내용을 좀 더 쉽게

이해할 수 있게 도와주는 데 초점을 두고 있었다. 즉 생성된 자연어는

자료 입력보다는 자료 조회의 용도로 활용되는데 집중되었다. 또한 이들

보건의료분야 자연어 생성 시스템에서는 도메인과 사용되는 표현 형식이

제한되어 있어 정해진 틀(template) 혹은 준비된 문장(canned text)을

이용하여 자연어를 생성하였다.

자연어 생성은 주어진 명제적 지식, 사용하는 언어학적 방법론, 맥락에

따라 언어가 다르게 표현되며 동일한 의미의 상이한 표현들이

존재한다는 특성 때문에 적절한 시스템을 구현하기가 쉽지 않다. 그러나

본 연구에서 전자간호시스템에서 사용할 목적으로 생성하고자 하는

간호진술문은 환자상태, 간호활동, 간호결과 등 간호과정이라는 제한된

영역에서 추출한 제한된 지식과 제한된 표현형식을 활용하기 때문에

19

일반적인 자연어 생성과 비교하여 비교적 적은 어휘와 적은 수의 문장

형식으로 자연어 생성이 가능할 것이다(Cawsey, Webber, & Jones, 1997;

Kaikhah & Gandy, 1995). 자연어 생성시스템을 구축하기 위해서는 의미론적

지식, 구문론적 지식, 맥락적 지식이 필요한데 본 연구에서 개발하고자

하는 자연어 생성시스템은 일반적인 자연어 생성 시스템과 여러

측면에서 다르다. 첫째, 생성에 필요한 의미론적 지식의 일부인

임상내용모델이 사전 연구를 통해 이미 구축되어 있다. 둘째, 생성해야

할 간호진술문이 간호사들이 파악한 환자 문제, 그 문제를 해결하기 위해

제공한 간호활동 및 중재, 그리고 제공된 간호활동 및 중재로 인한

환자의 결과를 기술하는 데 필요한 진술문으로 영역뿐 아니라 어휘가

제한이 된다. 셋째, 생성해야 할 간호 진술문의 구조가 단문 문장이고

평서형으로 제한된다. 넷째, 영역이 제한되어 있고 문장의 구조가

단문으로 제한되어 간호진술문 생성에 참조할 문장(referring statements)

또한 제한된다.

자연어 생성의 평가방법론에 대한 연구는 자연어 처리 연구의

초기부터 있어 왔지만 본격적으로 관심을 기울이기 시작한 것은

1990년대로 상용시스템이 출현함에 따라 사용자나 개발자 모두에게

시스템의 성능 평가자료가 필요하게 되었기 때문이다(양승현 & 김영섬,

1999). 자연어 생성은 컴퓨터 내부 표현으로부터 이에 상응하는 자연어

표현을 만들어내는 과정으로 변환과정이 필요하다. 이를 위해 별도의

알고리즘이 구축되어야 하며 알고리즘에서 구문론적이나 의미론적인

오류를 확인하고 가능한 해결방안을 제시하여야 한다. 자연어

생성시스템에서 생성된 문장의 질 평가는 문장이 얼마나 좋은 문장인가

혹은 문장이 얼마나 읽기 쉬운 문장인지와 같은 가독성(readability)을

언어학적 질(language quality)과 문장 내용의 적절성(adequacy of content)을

20

평가자가 주관적으로 판단하는 것으로 정량화하기 어려우나 자연어

생성시스템의 성능을 평가하는 데 중요한 기준이다(Mellish & Dale, 1998;

Reiter & Belz, 2009). 생성된 문장의 질 평가는 적절성(relevancy),

일관성(coherence), 정확성(accuracy), 명확성(clarity), 이해

가능성(understandability)으로 생성된 문장의 질을 평가하는 것으로 구문의

정확성, 문체의 적절성, 배치 및 일관성, 의미를 얼마나 정확하게

전달하는지, 의미가 명료한지, 이해가 쉽게 되는지를 확인한다. 자연어

생성을 이용하여 중환자실의 간호기록의 인계 요약문을 생성한

연구에서는 생성된 요약문의 이해 가능성(understandability),

정확성(accuracy), 유익성(helpfulness)을 측정하여 요약문의 내용(content)과

언어적 관점에서 오류를 평가하였다(Hunter et al., 2011).

21

Ⅲ. 연구의 틀

1. 임상내용모델 기반의 서술식 간호기록시스템

서술식 간호기록의 전산화의 방안으로 시도되는 임상내용모델 기반의

서술식 전자간호기록 시스템은 표준간호용어체계인 국제간호실무분류체계

(ICNP), 임상내용모델, 서술식 간호진술문, 간호기록, 데이터 웨어하우스로

구성된다(Figure 2).

Documentation

Nursing narrativesLabor pain presents

Labor pain presents at 5-minute intervalsLabor pain contraction persist for 30 seconds

Irregular labor pain exists...

Detailed clinical modelsEntity: labor pain

Attribute: interval/duration/regularityValue: irregular

…

ICNP10011088 Labor pain

10019721 Time point or time interval10006379 Duration

...

Terminology binding

Generating nursing narratives

NLG system

Nursing record

Clinical Data Warehouse

Labor pain presents Labor pain presents at 5-minute intervals

Labor pain contraction persist for 30 secondsIrregular labor pain exists

...

Store

Reuse for research and education

Retrieve

Mapped

AssessmentOutcome

identificationAction EvaluationProblem/Diagnosis

Figure 2. Elements of DCM and NLG based Electronic Nursing Record System

ICNP: The International Classification for Nursing Practice for Nursing Practice; DCM: Detailed Clinical

Model; NLG: Natural Language System

22

임상내용모델은 구성요소인 개체, 속성, 속성값이

국제간호실무분류체계와 매핑되어 있으며 임상내용모델의 개체-속성-

속성값은 간호진술문 자연어 생성시스템을 이용하여 서술식 간호진술문의

형태로 변환된다. 간호사는 간호진술문 자연어 생성시스템으로부터 생성된

간호진술문을 이용하여 환자의 문제, 간호활동, 환자의 결과를 기록하고

기록된 간호진술문은 데이터 웨어하우스에 저장된다. 데이터

웨어하우스로부터 추출된 간호진술문 자료는 임상내용모델의 구조화된

자료와 매핑되어 있어 연구와 교육 목적으로 재사용이 가능하다.

본 연구에서는 임상내용모델의 개체와 속성을 이용하여 생성하려는

간호진술문의 틀을 마련하고 속성값을 대입하여 다양한 상세수준을 갖는

서술식 간호진술문을 생성하기 위해 간호진술문 자연어 생성시스템을

개발하는 것이다.

본 연구에서 생성하려는 간호진술문은 간호과정에 따른 간호실무를

반영할 수 있도록 고안되었다. 간호과정은 간호문제를 해결하기 위한

비판적 사고과정으로 사정, 문제 및 진단, 목표설정, 수행, 평가로

나누어지는데 사정단계는 대상자로부터 증상과 징후, 신체검진 자료를

수집하며 문제 및 진단 단계는 사정단계에서 수집된 자료와 그 자료를

근거로 간호사가 판단한 대상자의 문제를 정의하며, 목표설정단계는

간호중재의 목표를 설정하며, 수행단계는 그 문제를 해결하기 위해 평가,

교육, 수행, 조정의 간호활동을 제공하며 마지막으로 평가단계는 간호중재

제공 후 미리 설정한 목표와 재 사정된 자료를 비교하여 대상자의 상태를

결정하는 단계이다(Saba, 2012). 간호기록에서 활용될 수 있는 간호진술문은

간호과정의 사정과 평가단계에서 이루어지는 환자의 자료와 간호과정의

문제 및 진단과 목표설정단계에서 간호사의 판단, 간호과정의

23

수행단계에서의 간호사의 활동을 표현할 수 있다(Kim, Park, Min, & Jeon,

2013; Min, Park, Jeon, Lee, & Jo, 2013).

본 연구에서 생성하려고 하는 간호진술문은 간호과정의 사정, 문제 및

진단, 목표설정, 평가단계에서 활용할 수 있는 간호진술문으로 본

연구에서는 분만간호에 해당하는 간호진술문으로 제한하였으며 간호과정의

수행단계에서 활용될 수 있는 간호활동을 표현한 간호진술문은

제외하였으며 본 연구에서 포함하는 간호과정의 범위는 그림 2에서는

실선으로 표현하였다.

본 연구는 임상내용모델을 이용하여 한국어 서술식 간호진술문의 생성을

처음으로 시도하는 것으로 간호진술문 생성시스템의 활용가능성을

확인하는데 초점을 두고 있다. 따라서 본 연구에서는 간호진술문

생성범위를 간호분야 중 동반질환과 합병증 발생이 적은 분만간호와

간호기록의 내용 중 공유와 재사용 가능성이 높은 증상 및 징후, 환자문제,

분만간호에 대한 환자의 반응을 표현한 간호진술문으로 제한하였다.

2. 간호진술문 자연어 생성시스템

간호진술문 자연어 생성시스템은 그림 3과 같이 개체와 속성을 입력

받으면 의미론적 지식, 구문론적 지식, 맥락적 지식과 이들 지식을

연결하는 알고리즘인 생성기(generator)를 거쳐 상세수준별 서술식

간호진술문을 산출하게 된다.

간호진술문 자연어 생성시스템의 지식요소는 임상내용모델, 가능한

속성의 조합(plausible set of attributes), 간호과정에 따른 진술문의 유형으로

구성된 의미론적 지식요소와 정보제공자, 시제를 반영하는 맥락적 지식,

그리고 개체와 속성의 어순, 조사, 서술어, 어절변화와 같은 문장론적

규칙으로 구성된 구문론적 지식요소로 구성된다.

24

Generator

Nursing narrativesEntity and attributes

-Entity-attribute order-Constituent of sentence

-Verb

Syntactic knowledge

Content determination

Structure determination Realisation

-Source of information-Verb tense

Contextual knowledge

-Detailed clinical model-Type of statement

-Plausible set of attribute

Semantic knowledge

Figure 3. Overview of a Natural Language Generation System for Nursing Narratives

의미론적 지식요소인 임상내용모델은 기 개발된 분만간호와 관련된

간호문제 임상내용모델(Park et al., 2012)을 활용하였다. 임상내용모델의

개체와 속성은 생성될 간호진술문 틀로 활용되고 개체와 속성값은

생성되는 간호진술문의 어휘로 활용된다. 진술문 유형은 간호기록에서

간호진술문의 역할을 의미하는 것으로 간호과정별로 기록되어야 하는

자료의 특성에 따라 진술문 유형이 달라진다. 따라서 진술문 유형별로 결합

가능한 속성이 제한된다. 가능한 속성의 조합은 한 문장에 조합이 가능한

속성을 의미한다. 개체와 속성의 조합이 간호진술문을 생성할 수 있지만

때로는 중의적 의미를 갖는 간호진술문이 생성되기도 한다. 예를 들어,

통증의 경우, ‘있음’ 속성의 속성값 ‘없음’과 ‘정도’ 속성의 속성값 ‘심한’이

조합되면 ‘심한 통증이 없음’이라는 간호진술문이 생성되는데, 이 경우

25

‘통증이 없음’ 혹은 심한 통증이 아닌 ‘경한 통증이 있음’이라는 표현이 더

정확하다. 따라서 ‘심한 통증이 없음’이라는 간호진술문은 간호진술문

자연어 생성시스템으로부터는 생성되지 않도록 하였다.

맥락적 지식요소인 정보제공자는 수집된 자료의 정보원으로

간호진술문에 표현한다. 정보제공자는 간호기록을 누구의 관점에서

기록하는지를 나타내며 시제는 간호기록의 시제를 의미한다.

구문론적 지식요소인 어순은 개체와 속성들의 결합 순서이며 격조사,

보조사 등은 속성이 갖는 문장성분에 따라 추가되고 속성값에 따라

변형되도록 하였다. 서술어는 간호진술문의 유형에 따른 정보제공자의

행위(관찰함, 측정함 등)를 표현한 어휘를 사용하고 정보제공자에 따라

변형되도록 하였다. 간호진술문 문장은 임상내용모델에 포함된 개체와

속성으로 표현된 구조를 가지고 의미가 중복되지 않는 단순한 구문

유형으로 제한하였다.

자연어 생성시스템의 생성기는 자연어 생성 방법론에 따라 내용

결정단계, 구조 결정단계, 표층생성단계로 구분하였다(Reiter & Dale, 2000).

간호진술문의 내용 결정단계는 일반적인 자연어 생성의 문서계획에

해당하는 단계로 의미론적 지식을 이용하여 간호진술문의 유형과 가능한

속성의 조합을 제시한다. 간호진술문의 구조 결정단계는 문장계획에

해당하는 단계로 구문론적 지식을 이용하여 속성의 어순, 조사, 서술어를

결정하게 된다. 마지막으로 표층생성단계는 속성이 간호진술문의 실제

어휘인 속성값으로 변환되고, 구문론적 지식과 의미론적 지식을 이용하여

속성값에 적절한 조사와 서술어 변형이 이루어져 추상적 표현을 실제의

간호진술문으로 생성해 내는 단계이다.

26

Ⅳ. 연구방법

본 연구는 간호진술문 생성 지식도출, 간호진술문 생성, 생성된

간호진술문의 평가의 세 단계로 진행하였다. 간호진술문 생성 지식도출

단계에서는 간호진술문 생성에 필요한 지식을 의미론적 지식, 구문론적

지식, 맥락적 지식으로 구분하여 도출하였다. 간호진술문 생성 단계에서는

도출한 지식을 간호진술문 생성단계에 맞춰 생성의 흐름을 정의하고

소프트웨어 엔지니어의 도움을 받아서 코딩을 하였다. 평가단계에서는

시스템으로부터 생성된 간호진술문의 질과 포함력을 평가하였다.

1. 간호진술문 생성의 지식 도출

간호진술문 자연어 생성시스템의 지식을 도출하기 위해 기존의 용어체계

기반 간호기록, 문헌을 활용하였으며 일차적으로 도출된 지식은 간호대학

임상강사 세 명의 자문을 받아 최종적으로 지식을 도출되었다.

1) 의미론적 지식

(1) 임상내용모델

본 연구에서 활용한 임상내용모델은 기 개발된 분만간호의

임상내용모델에서(Park et al., 2012) 간호중재를 제외한 82개의

임상내용모델을 활용하였다.

전자간호기록 시스템에 활용할 목적으로 개발된 간호분야

임상내용모델은 개체, 속성, 속성값의 도출 및 연결(linking)과정과

검증과정을 거쳐 개발되었다(Park, Min, et al., 2011). 개체, 속성, 속성값의

도출 단계에서는 증상 및 징후, 환자문제, 분만간호에 대한 환자의 반응,

간호활동을 표현한 자료요소에서 핵심 혹은 중심개념인 개체를 추출하고,

도출된 개체 개념의 속성과 속성이 취할 수 있는 값을 간호기록, 간호학

문헌, 임상실무지침을 통해 도출하였다. 도출된 속성은 세계표준기구에서

27

개발된 국제표준인 임상소견과 문제의 개념적 모형(conceptual framework

for patient findings and problems in terminologies)의 특징적 개념(characterizing

concepts) (ISO/TC215, 2010)과 간호용어참조모델(reference terminology model

for nursing)의 의미론적 도메인(semantic domain) (ISO/TC215, 2003), SNOMED

CT (Systematized Nomenclature of Medicine - Clinical Terms)의 속성(attribute)

(IHTSDO)을 참고하여 명명하였다. 도출된 개체, 속성, 속성값의 개념은

표준용어체계인 국제간호실무분류체계의 개념과 매핑하였다. 도출된 개체,

속성, 속성값을 연결하고 속성의 데이터 유형과 필수속성여부를

구체화하여 모델링하였다. 모델의 검증은 모델의 명확성(clarity),

임상에서의 재사용성(reusability), 속성과 속성값의 상호배타성(mutual

exclusiveness), 일관성(consistency), 적절성(relevancy), 포괄성(inclusiveness),

데이터 타입과 필수선택여부의 적절성(relevancy)을 평가하여 이루어졌다.

분만간호 임상내용모델은 기 개발된 간호분야 임상내용모델(Park, Min,

et al., 2011)의 일부로 분만간호분야에서 임상실무 경력을 가진 전문가의

검증을 받아 분만간호 가이드라인의 권고사항에서 자료요소를 도출한 후

이들 자료요소를 표현할 수 있는 임상내용모델을 기 개발된 간호문제 및

간호중재 임상내용모델(Park, Min, et al., 2011)에서 추출하여

정제하였다(Park et al., 2012).

(2) 진술문 유형

간호진술문의 유형은 간호과정의 단계별로 기록되는 자료의 특성을

자료 유형(type of data), 자료수집 방법(method of data collection),

정보원(source of data)에 따라 분류하였다. 자료 유형은 주관적 자료와

객관적 자료로 구분하였는데, 주관적 자료는 환자가 말로 표현한 감정,

지각과 같은 증상 혹은 비가시적 자료(covert data)이고 객관적 자료는

관찰 가능하거나 도구 혹은 장비를 통해 검사되거나 측정될 수 있는

28

징후 혹은 가시적 자료(overt data)이다. 자료수집 방법은 인터뷰, 측정,

관찰로 구분하였고 정보원은 환자, 보호자, 간호사로 구분하였다(Craven &

Hirnle, 2009).

임상내용모델은 이들이 갖는 속성에 따라 한 개 이상의 자료 유형,

자료수집 방법, 정보원을 가질 수 있어 한 개 이상의 간호진술문

유형으로 분류하였다.

간호진술문 유형의 검증에는 간호대학 임상강사 세 명의 전문가가

참여하였다. 전문가는 임상내용모델, 간호진술문의 유형의 분류원칙과

정의에 대한 소개를 받은 후 임상내용모델의 간호진술문 유형이

적절한지 5점 척도(1=매우 적절하지 않다, 5=매우 적절하다)를 이용하여

평가하였다. 평가점수가 3점 이하인 임상내용모델의 간호진술문 유형에

대해서는 추가로 전문가 회의를 소집하여 합의과정을 거쳐

임상내용모델의 간호진술문 유형을 확정하였다.

(3) 가능한 속성의 조합

가능한 속성의 조합은 한 문장에 조합이 가능한 속성세트를 의미하며

속성들간의 위계를 결합 규칙으로 표현하였다. 속성들간의 조합 가능한

세트는 임상내용모델의 속성들로 구성된 서브셋(subset)을 만든 후

중의적 의미를 갖거나 부적절한 의미를 갖는 서브셋을 제거하였다.

다음으로 서브셋을 구성하고 있는 속성들의 위계를 만들어 의미의

중의성을 제거하였다.

2) 맥락적 지식

맥락적 지식인 정보제공자와 시제는 간호기록에 작성된 간호진술문의

다양한 활용 예를 수집하여 분석하였다. 분석에 활용된 간호기록은 경기도

소재 종합병원에서 용어체계기반 전자간호기록 시스템을 이용하여 2012년

29

3월 1일부터 1개월간 분만을 위해 입원환 산모의 퇴실시점까지의 작성된

7,785개의 간호진술문 중 환자의 상태, 문제 및 간호사의 판단에 해당하는

2,412개의 간호진술문이다.

간호기록은 간호사가 다양한 정보원으로부터 자료를 수집하지만

간호사가 간호활동의 행위 혹은 정보제공의 주체가 되는 경우, 생략하는

것이 일반적 관행이어서 의미의 모호성이 발생하지 않는 한 간호진술문

생성에도 이를 반영하였다. 맥락적 지식요소인 시제는 현재시제로 작성하는

것을 원칙으로 하였다. 간호기록은 자료수집 시점 혹은 간호활동 제공

시점에 작성하는 것을 원칙으로 하는데 진술문 생성에도 이를 반영하였다.

3) 구문론적 지식

구문론적 지식인 개체와 속성의 어순은 간호진술문의 주어와 서술어의

문장 주 성분을 먼저 배열한 후 속성이 갖는 의미적 분류(semantic

category)에 따라 배열 순서를 정하였다. 개체에 속성의 개수를 확장하면서

속성이 추가될 때 의미의 중의성을 검토하여 속성의 배열 순서를 정하였다.

또한 속성들의 순서에 따라 의미가 다른 문장으로 해석될 수 있는지

의미의 중의성을 확인하였다.

예를 들어, ‘5분 간격으로 분만통증이 있다고 함’은 정보제공자가

간호사에게 통증의 간격이 5분이라는 사실을 알려주는 것이고,‘분만통증이

5분 간격으로 있다고 함’은 통증이 있다는 사실을 5분 간격으로 알려주는

것을 의미할 수 있어 한 문장에 포함된 속성이 같더라고 배열 순서에 따라

다른 의미를 가진 문장이 될 수 있다.

조사는 정해진 속성의 배열 순서에 따라 속성들의 문장성분에 적합한

특정 조사를 선택하였다. 선택된 특정 조사가 속성의 개수를 확장하면서

속성이 추가될 때 다른 조사로 변경이 필요한지 확인하였고 가능한 조사가

30

여러 개인 경우, 속성의 결합조건에 따라 조사가 선택되도록 규칙으로

표현하였다. 또한 간호진술문 생성 시 속성에 속성값이 대입되면 속성값의

마지막 음절에 따라 문법적으로 적합한 조사의 변형이 일어날 수 있는데

이러한 변형은 규칙으로 정리하였다.

서술어는 기존 간호기록에 사용된 어휘와 정보제공자의 행위를 비교하여

간호진술문 유형별로 배정하였다.

2. 서술식 간호진술문 생성

간호진술문 생성은 간호진술문의 내용 결정, 구조 결정, 그리고 표층

생성단계로 구성된다(Figure 4).

간호진술문 내용 결정단계에서는 입력된 해당 개체의 진술문 유형과

개체가 가질 수 있는 속성들 중 간호진술문 유형별로 간호진술문 생성시

조합 가능한 속성을 검색한다. 사용자가 조회 할 수 있도록 검색된 조합

가능한 속성을 간호진술문 유형별로 제시한다.

간호진술문 구조 결정단계에서는 조합이 가능한 속성들 중 사용자가

속성을 선택하면 선택된 개체와 속성들의 어순과 문장성분에 따른 조사,

서술어를 찾아 배열하게 된다. 이때 어순의 예외, 조사의 예외가 있는지

확인한다.

표층생성단계에서는 속성이 구체적인 속성값으로 변환된다. 변환된

속성값으로 인해 조합이 불가능한 경우 진술문을 생성하지 않는다. 또한

이미 선택된 조사 혹은 서술어가 문법적으로 적절한지 확인하고 이에 맞게

변경된다. 마지막으로 생성된 간호진술문을 출력한다.

간호진술문 생성시스템의 개발환경으로는 운영체계는 Microsoft Windwos 7,

개발 툴은 Microsoft Visual Studio .NET 2010 (C#), 개발 프레임웍은

Microsoft .NET Framework 4.0, 어플리케이션 서버는 Windows Server 2008,

31

IIS7.5, 데이터베이스는 Oracle 11g가 사용되었다.

Figure 4. Flowchart of Generating Nursing Narratives

32

3. 생성된 간호진술문 평가

생성된 간호진술문의 평가는 간호진술문의 질 평가와 포함력 평가로

이루어진다.

1) 생성된 간호진술문의 질 평가

(1) 평가대상

평가대상 간호진술문은 경기도 소재 종합병원에서 2012년 4월

1일부터 1개월간의 간호기록분석에서 다빈도로 기록된 8개의

임상내용모델로부터 생성된 29,090개의 간호진술문 중 가능한 속성의

조합을 모두 포함한 498개의 간호진술문을 랜덤으로 선택하였다.

(2) 평가방법

생성된 간호진술문의 질 평가에는 전자간호기록 분석 연구를 수행한

경험이 있거나 분만간호영역에서 3년 이상의 임상실무경력을 가진

간호사 세 명이 참여하였다.

이들 전문가들은 임상내용모델과 임상내용모델을 활용한 서술식

간호진술문 생성에 대해 소개받고 생성된 다양한 상세수준을 가진

자연스러운 형태의 498개의 간호진술문이 의미론적, 구문론적,

맥락적으로 적절한지, 읽기 쉬운지(readability)와 이해하기

쉬운지(understandability)를 개별적으로 평가하였다.

(3) 평가도구

평가도구는 자연어 생성을 이용하여 생물학 지식베이스로부터

질의응답 시스템의 설명문을 생성한 연구(Lester & Porter, 1997)에서

사용한 도구를 변형하여 개발한 도구로 사용하였다. 측정문항은 총

5문항으로 아래와 같다.

-전반적인 질: 생성된 간호진술문이 전반적으로 적절한가?

-내용: 생성된 간호진술문에서 표현하고자 하는 내용이 분명한가?

33

-문법성: 생성된 간호진술문이 문법적으로 적절한가?

-문체: 생성된 간호진술문의 어휘가 적절한 문체로 표현되어 있는가?

-정확성: 생성된 간호진술문의 표현형태가 간호분야에서의 표현형태와

일치하는가?

각 문항은 5점 척도(1=전혀 아니다, 2=아니다, 3=보통이다, 4=그렇다,

5=매우 그렇다)로 구성되어 있는데 1점 혹은 2점을 부여한 경우 그

사유를 기재하도록 요청하였다.

(4) 분석방법

평가 결과는 평가문항별로 점수의 빈도와 평균으로 산출하였고

간호진술문에 조합된 속성의 개수별로 점수의 빈도와 평균을 제시하였고

내용타당도(content validity index)를 계산하여 제시하였다. 내용타당도는

생성된 진술문에 대해 3~5점을 평가한 비율을 의미하며 일반적으로 0.8

이상이면 수용 가능한 것으로 평가한다(Polit & Beck, 2006). 내용타당도가

0.8 이하인 문항의 사유를 분석하였다.

질 평가 결과에서 적절하지 않다고 한 경우 기재한 사유는 간호대학

간호정보학 박사과정 1인, 언어학과 박사과정생 2인으로 구성된

전문가에게 자문을 받아 분석하였다. 3인의 전문가는 서술식

간호진술문의 활용방안에 대한 소개, 임상내용모델, 간호진술문 유형에

대한 설명을 한 후 생성된 간호진술문과 사유를 제공하였다. 사유분석

결과는 의미론적 지식, 맥락적 지식, 구문론적 지식에 추가로 반영하였다.

2) 생성된 간호진술문의 포함력 평가

(1) 평가대상

간호진술문 포함력 평가의 대상은 본 연구에서 개발한 자연어

생성시스템으로부터 생성된 서술식 간호진술문이다.

34

(2) 평가방법

간호진술문 포함력을 확인하기 위해 실제 전자간호기록에 작성된

간호진술문을 자연어 생성시스템에서 생성된 간호진술문에 매핑하였다.

임상에서 작성된 간호진술문은 용어체계 기반 전자간호기록 시스템을

사용하고 있는 경기도 소재 일개 종합병원에서 2012년 4월 1일부터

2012년 4월 30일 동안 분만을 위해 입원한 산모의 퇴실시점까지의

간호기록에 포함된 간호진술문이다. 한달 동안 작성된 7,079개의

간호진술문은 총 72명의 환자의 415일간의 간호기록으로 96명의

간호사에 의해 작성되었다. 이 중 본 연구에서 생성하고자 하는

간호진술문의 범위에 맞는 분만환자의 간호문제 및 간호사의 판단에

해당하는 2,109 간호진술문으로 제한하였다.

간호진술문의 매핑을 시도하기 위해 간호진술문의 정제(cleaning) 및

전처리(pre-processing)를 시도하였다. 간호진술문의 정제 과정에서는

간호진술문의 형태적(lexically) 혹은 의미적 중복을 제거하여 고유

간호진술문을 도출하였다. 간호진술문의 전처리 과정에서는 감소함,

증가함과 같이 양이나 수치의 변화를 표현한 문장은 객관적 자료를 갖는

여러 문장으로 변경하였고, 한 문장에 하나 이상의 개체가 있는 경우,

여러 개의 문장으로 분리한 후 간호진술문의 문장을 개체, 속성,

속성값으로 분석하였다. 예를 들어, ‘back pain 감소함(정도: 높은

정도로)’의 간호진술문은 ‘back pain 있음(정도: 심한)’과 ‘back pain

있음(정도: 중간정도)’, ‘back pain 있음(정도: 중간정도)’과 ‘back pain

있음(정도: 경한)’ 와 같이 여러 문장으로 분리하였다.

개체, 속성, 속성값으로 분석한 간호진술문을 생성된 간호진술문에

매핑하였다. 간호진술문의 매핑과정은 그림 5와 같이 개체, 속성,

속성값의 순서로 생성된 서술식 간호진술문에 의미론적인 매핑이

35

가능한지 확인하였다. 작성된 간호진술문의 개체가 임상내용모델의

개체와 매핑이 가능한지 확인한 후 개체 수준에서 매핑결과는

매핑됨(mapped to entity)과 매핑되지 않음(not mapped)으로 분류하였다.

개체 수준에서 매핑이 된 경우, 작성된 간호진술문의 속성이

임상내용모델의 속성과 매핑이 가능한지 확인한 후 매핑됨, 매핑되지

않음으로 분류하였다. 속성 수준에서 매핑이 된 경우, 작성된

간호진술문의 속성값이 임상내용모델의 속성값과 매핑이 가능한지

확인한 후 매핑됨, 매핑되지 않음으로 분류하였다.

문장수준에서 매핑의 결과는 완전매핑(fully mapped), 부분매핑(partially

mapped), 매핑되지 않음(not mapped)으로 구분하였다. 작성된

간호진술문에 포함된 속성들이 모두 표현된 문장이 생성된 진술문 중에

있는 경우, 이를 완전매핑으로 구분하고, 문장에 포함된 속성들이 일부

표현되어 있지 않은 경우, 이를 부분매핑으로, 문장에 포함된 속성들이

모두 표현되어 있지 않는 경우, 이를 매핑되지 않음으로 분류하였다.

매핑 결과의 타당성을 확보하기 위하여 용어매핑 연구의 경험이 있는

간호정보학 전문가 2인의 전문가에게 간호진술문의 매핑결과에 대해

검증 받았다. 전문가 간의 매핑결과가 일치하지 않는 경우, 매핑결과를

두 전문가가 같이 재 논의하여 합의된 결과를 도출하여 매핑결과를 최종

수정하였다.

(3) 분석방법

생성된 간호진술문의 포함력은 매핑결과를 개체, 속성, 속성값,

간호진술문의 수준별로 나누어 빈도와 백분율로 제시하였다.

36

Figure 5. Mapping Process between the Generated Nursing Narratives and

Recorded Nursing Narratives

4. 연구의 윤리적 고려

본 연구는 서울대학교 간호대학의 연구대상자 보호 및 연구윤리

심사위원회의 승인(숭인번호 2012-54)을 받은 후 연구를 진행하였으며

경기도 소재 경기도 소재 일개 종합병원으로부터 수집한 전자간호기록의

간호기록 내용은 자료의 익명성을 보장하기 위하여 환자 자료에 포함된

개인정보는 암호화하여 제공받았다.

37

Ⅴ. 연구결과

1. 간호진술문 생성의 지식 도출

1) 의미론적 지식

(1) 임상내용모델

분만간호와 관련한 82개의 임상내용모델은 82개 개체와 개체를 자세히

표현하기 위해서 105개의 고유한 속성과 242개의 고유한 속성값, 416개의

개체-속성의 관계, 257개의 속성-속성값의 관계를 가진다.

(2) 진술문 유형

간호진술문의 유형은 간호과정의 단계별로 기록되는 자료의 특성을

기록되는 자료의 특성을 자료 유형, 자료수집 방법, 정보원에 따라 호소

진술문, 측정 진술문, 관찰 진술문, 판단 진술문의 네 가지 유형으로

분류되었다(Table 3).

호소 진술문은 간호과정의 사정과 평가 단계에서 환자의 보고에 의해

수집된 주관적 자료를 표현하였고, 측정 진술문은 간호과정의 사정과

평가 단계에서 환자, 간호사의 측정에 의해 수집된 객관적 자료를

표현하였으며 관찰 진술문은 간호과정의 사정과 평가 단계에서 환자,

돌봄제공자, 간호사의 관찰을 통해 수집된 객관적 자료를 표현하였다.

판단 진술문은 간호과정의 사정과 평가 단계에서 수집된 자료에

근거하여 간호과정의 문제 및 진단, 목표설정 단계에서 간호사의 판단에

의해 도출된 대상자의 문제를 표현하였다.

38

Table 3. Classification of Statement Type

Nursing process Type of data Source of data

Subject Caregiver Nurse

Assessment, Evaluation

Subjective data

Verbally stating

-

Objective data

Measurable data

Measuring Measuring

Observable data

Observing Observing Observing

Diagnosis, Outcome

identification - Judgment

관찰 진술문은 복부팽만 등 26개의 임상내용모델로, 측정 진술문은

체온 등 30개의 임상내용모델로, 호소 진술문은 열감 등 27개의

임상내용모델로, 판단 진술문은 통증 등 36개의 임상내용모델로 표현

가능하였다(Table 4).

하나의 임상내용모델은 한 개 이상의 진술문 유형으로 갖는다. 예를

들어, ‘열감’ 임상내용모델의 경우, 호소진술문 유형으로 진술문이 생성될

수 있으며, ‘체온’ 임상내용모델의 경우, 측정진술문 유형으로 진술문이

생성될 수 있다. ‘통증’ 임상내용모델의 경우, 호소 진술문, 측정 진술문,

판단 진술문의 유형으로 각각 진술문이 생성될 수 있다. 환자가 말한

통증을 표현한 진술문은 호소 진술문, 통증평가도구를 이용하여 통증을

표현한 진술문은 측정 진술문, 간호사가 간호문제로 판단한 통증을

표현한 진술문은 판단 진술문 유형으로 각각 진술문이 생성될 수

있다(Figure 6).

간호진술문 유형별로 가질 수 있는 속성은 호소 진술문이 20개이며,

측정 진술문이 49개, 관찰 진술문이 48개, 판단 진술문이 11개였다.

39

Table 4. Entities by Type of Statement

Entity # of

Entity

Type of Statement

Obser

vation

Measu

rement

Judg

ment

Patient’s

verbal

Abdominal Distension, Ability to Suck, Amniotic

Fluid, Defecation, Episiotomy Wound, Fainting,

Inverted Nipples, Lochia, Seizure-like Symptoms,

Show, Skin Turgor, Urination, Vaginal Discharge

13

Albuminuria, Blood Pressure, Blood Sugar, Body

Temperature, Body Weight, Dip Stick Protein Uria,

DTR, Explusion of Placenta, Fetal Heart Sound,

Glucouria, Height, Homan's Sign, I/O, Ketonuria,

Postpartal Uterine Fundus, Pulse, Respiration, Vital

Signs

18

Activity Range, Anuria, Breast Feeding, Calorie

Intake, Fever, Impaired Body Image, Nutritional

Status, Oliguria, Tactile Sensory Perception

9

Blurred Vision, Chest Tightness, Chilling Sense,

Dizziness, Febrile Sense, Fetal Movement, Gas Out,

General Weakness, Loss of Appetite, Numbness,

Tingling, Urgency, Uterine Contraction

13

Stool, Urine 2

Edema, Oral Ulceration, Postpartum Hemorrhage,

Skin Redness, Vaginal Bleeding 5

40

Entity # of

Entity

Type of Statement

Obser

vation

Measu

rement

Judg

ment

Patient’s

verbal

Breast Engorgement, Fecal Incontinence, Seizure,

Shivering, Urine Incontinence, Vomiting 6

Laceration of Perineum, Rupture of Membranes 2

After Pain, Anxiety, Cold Sweating, Depression,

Discomfort, Episiotomy Pain, Fatigue, Grief, Labor

Pain, Nausea, Powerlessness

11

Back Pain, Headache, Pain 3

Total 82 26 30 36 27

Documenting on entity

Patient's dataNurse's

judgmentNursing action

Patient's verbal statement

Observation-type statement

Measurement-type statement

Judgment statement

Type of statement

Cognitive category

Occurrence

Attributes of 'pain' DCM

Severity Severity_VASAnatomical

siteQuality of

painCycle

Episodic duration

Frequency ProgressionOnset

Figure 6. Types of Statement for ‘Pain’ DCM

간호진술문 유형에 대한 전문가 평가에서 3점 이하의 평가점수를 받은

임상내용모델의 간호진술문 유형은 4건이었다. 3인의 전문가가 모두 3점

이하의 평가점수를 부여한 임상내용모델의 간호진술문 유형은 전문가들의

41

의견을 수렴하여 변경하였으며 이러한 과정을 거쳐 ‘열감’과 ‘오한감’

임상내용모델은 호소와 판단 진술문으로 표현하였는데, 판단 진술문은

삭제하였다.

또한 2인 혹은 1인의 전문가만 3점 이하의 평가점수를 부여한 2건의

임상내용모델의 간호진술문 유형은 재 논의과정을 거쳐 합의를

도출하였는데, 이러한 과정을 거쳐 ‘회음부 열상’ 임상내용모델은 관찰

진술문으로 표현하였는데, 회음부 열상의 정도를 grade로 표현하고 있어

측정 진술문으로 변경하였다. ‘활동범위’ 임상내용모델은 판단 진술문으로

표현하였는데, 판단 진술문과 관찰 진술문으로 표현 가능하다고 제안한

전문가의 의견은 반영하지 않아 판단 진술문으로만 표현하였다.

(3) 가능한 속성의 조합

속성간의 조합이 불가능한 속성들은 지속시간과 같이 하나의

사건(episode)를 표현한 속성과 빈도, 발생시점, 발생기간과 반복된 사건을

표현한 속성이었다. 예를 들어 통증 임상내용모델의 경우, 한 번의 통증을

서술하기 위해서는 통증의 지속시간을 표현할 수 있는 {개체, 있음,

양상_통증, 정도, 지속시간, 해부위치}와 같은 속성들의 조합이 가능하고

주기적으로 발생한 여러 번의 통증을 서술하기 위해서는 통증의

발생시점과 빈도를 표현할 수 있는 {개체, 있음, 규칙성, 발생속도,

발생시점, 빈도, 양상_통증, 정도, 해부위치}와 같은 속성들의 조합이

가능하며 통증에 대한 간호사의 판단을 서술하기 위해서는 {개체, 있음,

발생기간, 정도, 해부위치}과 같은 속성의 조합이 가능하다.

또한 특정 속성의 일부 속성값이 다른 속성의 모�