미세한 글씨 속의 H. pylori: 위 조직 검사 보고서로부터 증거 기반 다중 요인 사례 검색

Finding H. pylori in the Fine Print: Evidence-Linked Multi-Agent Case Finding from Gastric Biopsy Reports

싱가포르의 데이터를 분석한 결과, 인구의 약 31%가 헬리코박터 파일로리 감염 증상을 보이는 것으로 나타났습니다. 지속적인 H. pylori 감염은 만성 위염 및 소화성 궤양 질환과 관련이 있으며, 그 제거는 위암 예방에 매우 중요합니다. 그러나 H. pylori 양성 여부 및 H. pylori 관련 위염을 뒷받침하는 증거가 다양한 코딩 필드와 자유 형식의 보고서 필드에 분산되어 있는 경우가 많으며, 문맥적 해석, 긍정/부정 판단, 키워드 검색의 한계 등으로 인해 수동 검토를 확장하기 어렵습니다. 본 연구에서는 싱가포르 소재 대형 의료 시스템에서 수집된 익명화된 위 조직 검사 병리 보고서 54건을 사용하여 필드 이름을 기반으로 증거와 연계되는 추출 워크플로우인 Nimblemind Multi-Agent System (nMAS)의 시범 평가를 실시했습니다. 임상의가 정의한 네 가지 이진 분류 항목(위/위 점막 조직 검사, 조직 검사 상태, H. pylori 양성 여부, H. pylori 관련 위염)에 대해 평가를 진행했습니다. 216건의 피처-케이스 결정에서 nMAS는 전체 정확도 98.61%로 213건을 올바르게 분류했습니다. 별도로 구현된 UMA 스타일의 MiniMax M2.5 비교 도구 역시 유사한 집계 및 필드별 분류 지표를 보였습니다. 예측 성능은 유사했지만, nMAS는 지원 문장과 함께 통합된 보고서 수준의 결과를 제공했습니다. 따라서 본 연구의 기여점은 예측 우수성보다는 워크플로우 통합 및 추적 가능성에 있습니다. 가상의 측정되지 않은 시나리오에서, 수동 검토 시 5분/건으로 1,000건을 검토하는 데 걸리는 시간을 증거 기반 검증 시 5초/건으로 줄이면, 검토 시간은 83.3시간에서 1.4시간으로 단축되어 약 81.9시간, 환산하여 약 6,100달러의 인력 시간 절감 효과를 가져올 수 있습니다. 향후에는 더 많은 다기관 연구를 통해 증거 범위 정확성, 임상의 검토 시간 및 일반화 가능성을 평가해야 합니다.

Data from Singapore indicated that about 31% of the population had evidence of Helicobacter pylori infection. Persistent H. pylori infection is associated with chronic active gastritis and peptic ulcer disease, and its eradication is key to gastric cancer prevention. However, evidence supporting \textit{H. pylori} positivity and H. pylori-associated gastritis may be distributed across heterogeneous coded and free-text report fields and may require contextual interpretation of assertion and negation, limiting keyword search, and making manual review difficult to scale. We conducted a retrospective pilot evaluation of the Nimblemind Multi-Agent System (nMAS), a field-name-driven, evidence-linked extraction workflow, using 54 de-identified gastric biopsy pathology reports from a large healthcare system in Singapore. Four clinician-scoped binary fields were evaluated: gastric/stomach biopsy, biopsy status, H. pylori positivity, and H. pylori-associated gastritis. Across 216 feature-case decisions, nMAS correctly classified 213, corresponding to 98.61% overall accuracy. A separately implemented UMA-style MiniMax M2.5 comparator produced similar aggregate and per-field classification metrics. Although predictive performance was similar, nMAS maintained unified report-level outputs with supporting source sentences; the demonstrated contribution is therefore workflow integration and traceability rather than predictive superiority. Under an illustrative, unmeasured scenario, reviewing 1,000 reports at five minutes per manual review versus five seconds per evidence-linked verification would reduce review time from 83.3 to 1.4 staff-hours, corresponding to 81.9 staff-hours and about USD~6,100 in potential staff-time value. Larger multi-institutional studies should evaluate evidence-span correctness, clinician verification time, and generalizability.