Abstrakt. Inledning: Ett tillvägagångssätt för att bygga en hybridsimulering av patientflödet introduceras med en kombination av datadrivna metoder för automatisering av modellidentifiering. Metoden beskrivs med en konceptuell ram och grundläggande metoder för kombination av olika tekniker. Genomförandet av den föreslagna metoden för simulering av akut koronarsyndrom (ACS) utvecklades och användes i en experimentell studie. Metoder: Kombination av data-, text- och processutvinningstekniker och maskininlärningsmetoder för analys av elektroniska patientjournaler med diskret-eventssimulering (DES) och köteori för simulering av patientflöde föreslogs. Den utförda analysen av EHR för ACS-patienter möjliggör identifiering av flera klasser av kliniska vägar (CPs) som användes för att genomföra en mer realistisk simulering av patientflödet. Den utvecklade lösningen implementerades med hjälp av Python bibliotek (SimPy, SciPy, och andra). Det föreslagna tillvägagångssättet möjliggör en mer realistisk och detaljerad simulering av patientflödet inom en grupp av relaterade avdelningar. Experimentell studie visar att den förbättrade simuleringen av patientlängd för ACS patientflöde från EHRs i Federal Almazov North-West Medical Research Centre i Sankt Petersburg, Ryssland. Slutsats: Det föreslagna tillvägagångssättet, metoderna och lösningarna ger ett konceptuellt, metodologiskt och programmeringsramverk för genomförande av simulering av komplexa och varierande scenarier inom ett flöde av patienter för olika ändamål: beslutsfattande, utbildning, optimering av hanteringen med flera.
I REF föreslogs en metod för processextrahering och maskininlärning för elektronisk hälsoanalys (EHR) med diskret händelsesimulering (DES) och köteori.
Simulation of Patient Flow in Multiple Healthcare Units using Process and Data Mining Techniques for Model Identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}