Automatic Classification of the Medical Documents on the Medline Database into Relevant Cancer Types

Pubmed, which is a search engine that is frequently used by medical researchers, is a tool to perform queries over the MEDLINE database. MEDLINE is a bibliographic database updated regularly to cover recent studies in the fields of medical, biology and genetics. Since, it includes large volume of unstructured data, i.e., texts, several text classification studies have been conducted over the MEDLINE database or some of its parts. In this study, a method has been developed that examines abstracts of articles written on several types of cancers and automatically detects the type of cancer mentioned in the text. In order to train and test the proposed method, 25962 article abstracts have been collected over the MEDLINE database by the help of a software (crawler) that is specifically developed in the scope of this study to query Pubmed search engine. Two different studies have been applied to the obtained data set. In the first study, classification performance and processing time of Naïve Bayes and Support Vector Machines are analyzed on the data without any preprocessing and with Chi-Square and Information Gain feature selection. It is tried to find out what type of cancer types are explained in the articles, and obtained quite high success rates. In the second study, some of the key words are removed from the text so that classifying them became harder than the first case. Same methods are trained and tested over this second version of the dataset. As a result, it is observed that the removed key words play an important role in classifying the texts. In both cases, the proposed methodology has shown reasonable performance classification. Keywords— Text Classification, Text/Document Processing, Medical Text Classification, Cancer Classification, Naive Bayes, Support Vector Machines 182 BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ, CİLT: 9, SAYI: 2, MAYIS 2016 1. GİRİŞ (INTRODUCTION) Bilgi teknolojilerindeki gelişmeler ile birlikte bilgisayar ortamında üretilen belge sayısında da her geçen yıl artan bir ivme göstermektedir. Merrill Lynch, bütün verilerin yaklaşık %85’inin yapısal olmayan veri halinde olduğunu ifade etmiştir [1]. Yapısal olmayan veriler sınırlandırılmamış detaylı bilgi tutabilmesi özelliği ile daha önemli bilgileri barındırabilir. Bu büyük yapıdaki verilerden nitelikli bilgileri bulup çıkarmak olarak adlandırılan metin madenciliğinin, bu verilerin analizindeki önemi her geçen gün artmaktadır[2]. Metin sınıflandırmanın temel uygulamaları olarak istenmeyen eposta (spam) filtrelenmesi[3,4], metinden yazarı veya metin dilini tanıma[5], haberlerin konu/kategori ataması yapılması [6-8]gibi birçok uygulama gösterilebilir. Bu çalışmalar gösteriyor ki, çok sayıdaki detaylı teknik dokümanları, hızlı bir şekilde organize ve analiz etme ihtiyacı metin sınıflandırmanın önemini ortaya koymaktadır. Medikal metin sınıflandırma çalışmaları incelendiğinde derlem oluşturma yönüyle iki farklı çalışma yapıldığı görülür. Bunlardan birincisi Google ve Pubmed gibi arama motorları yardımıyla bilgi toplamayarak derlem oluşturma, ikincisi ise klinik veri tabanlarından elde edilen veriyi kullanarak derlem oluşturma şeklindedir. MEDLINE Amerikan Ulusal Tıp Kütüphanesi tarafından 1960’lardan bu yana geliştirilen tıp ile ilgili makalelerden oluşan veri tabanıdır. Bu veri tabanında yaklaşık 5600 tıbbi dergiden yaklaşık 21 milyonun üzerinde makale barındırmaktadır. Tıp araştırmacıların yoğun olarak kullandığı Pubmed arama motoru MEDLINE veri tabanından üzerinde sorgulama yapmak için kullanılmaktadır. MEDLINE veri tabanında veya belli bölümlerinde birçok metin sınıflandırma çalışmaları mevcuttur[9-21]. MEDLINE medikal, biyoloji ve genetik alanındaki çalışmaları içeren ve sürekli güncel tutulan bibliyografik bir veri tabanıdır. İçerdiği yüksek hacimdeki yapısal olmayan metinler sebebiyle, MEDLINE veri tabanını veya belli bölümleri üzerinde pek çok metin sınıflandırma çalışmaları mevcuttur. Bu çalışmada kanser türleri hakkında yazılmış makale özetlerini inceleyerek makalenin hangi kanser türüyle ilgili olduğunu otomatik bulan bir metot geliştirilmiştir. Metodu eğitmek ve test etmek için MEDLINE veri tabanında bulunan 25962 makale özeti, Pubmed arama motoru üzerinden otomatik sorgulama yapmak için ayrıca geliştirilen bir program (crawler) üzerinden toplanmıştır. Metodun başarımını daha ileri seviyede test etmek için elde edilen veri setinden ikinci bir set daha üretilmiştir. Bu üretilen kümede, ilk kümede bulunan önemli bazı anahtar kelimeler silinmiş ve metnin ayrıştırılması daha zor hale getirilmiştir. Çalışmamızın genel amacı, öncelikle metin madenciliği yöntemleriyle kanser üzerine yazılmış makaleleri birbirinden otomatik sınıflandırma amaçlı geliştirilmiş metodun başarımını analiz etmektir. İkinci olarak, metnin içinde bulunan bazı anahtar kelimeler ile sınıflandırma başarımı arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarmaktır. Dolayısıyla, çalışmamızın metin madenciliğindeki salt kelime sıklığı tabanlı yaklaşımın genel başarımı ile ilgili araştırmacılara ciddi bir fikir vermesi amaçlanmaktadır. 2. MATERYAL (MATERIAL) Deneysel çalışmayı yapmak için gerekli veri seti, Pubmed arama motoru üzerinden otomatik arama yapan bir “internet crawler” program yardımıyla yapılmıştır. Geliştirilen bu program, istenen kanser türüne ait dokümanları Pubmed aracılığıyla arayıp, gelen dokümanları veri tabanına kaydetmektedir. Bu program aracılığıyla elde edilen derlemde toplam 13 kanser türü başlığında toplam 25962 makale özeti bulunmaktadır. Oluşturulan derlemin kanser türleri arasındaki dağılımı Tablo 1’de gösterilmektedir. Makalenin özellikle özet kısmının seçilmesi, tüm makalenin özünü vermesi, bilginin yoğun ve kısa olarak elde edilebilmesi özellikleri göz önüne alınarak tercih edilmiştir. Ayrıca çoğu okuyucunun, her dergiye aboneliği bulunmadığı için sadece makale özetlerine erişebilmesi de özetleri kullanarak metin sınıflandırma yapma konusundaki fikri desteklemektedir. Tüm kullanılan özetler internette her kullanıcıya açık şekilde paylaşılan bilgilerdir. Derlem oluşturulurken her bir makale özeti metin dosyasına kaydedilerek ilgili kanser türü dizinine kaydedilmiştir. Tablo 1 kullanılan veri setindeki sınıfların dağılımı hakkında özet bilgi vermektedir. Tablo 1. Oluşturulan veri seti özellikleri (The generated dataset properties) Sıra Kanser Türü Makale Sayısı 1 Bladder Cancer 1445 2 Breast Cancer 4830 3 Cervical Cancer 1316 4 Colorectal Cancer 1379 5 Endometrial Cancer 1066 6 Gastric Cancer 1134 7 Leukemia Cancer 4428 8 Lung Cancer 2855 9 Ovarian Cancer 1479 10 Pancreatic Cancer 1042 11 Prostate Cancer 3141 12 Renal Cancer 1149 13 Thyroid Cancer 698