Mål: Klinisk väganalys, som en central fråga för att säkerställa specialiserade, standardiserade, normaliserade och sofistikerade terapiprocedurer, får ökad uppmärksamhet inom området medicinsk informatik. Forskning inom klinisk väganalys har hittills främst fokuserat på att titta på aggregerade data sett utifrån, och ger endast mycket begränsad insikt i vägarna. I en del av det senaste arbetet har teknikerna för processbrytning studerats för att upptäcka kliniska vägmodeller från data. Även om det är intressant, upptäckta modeller kan ge för mycket detaljer för att ge en omfattande sammanfattning av vägen. Dessutom kan antalet mönster som upptäcks vara stort. Alternativt, denna artikel presenterar en ny metod för att bygga en koncis och omfattande sammanfattning som beskriver hela strukturen av en klinisk väg, samtidigt avslöjar väsentliga / kritiska medicinska beteenden i specifika tidsintervall över hela tidsperioden av vägen. Metoder: Det framlagda tillvägagångssättet sammanfattar en klinisk väg från den insamlade kliniska händelseloggen, som regelbundet registrerar alla typer av patientterapi och behandlingsaktiviteter i kliniska arbetsflöden av olika sjukhusinformationssystem. Det föreslagna tillvägagångssättet definierar formellt den kliniska vägen summering problem som en optimering problem som kan lösas i polynomial tid med hjälp av en dynamisk-programmering algoritm. Mer specifikt, med tanke på en ingång händelselogg, den presenterade metoden sammanfattar vägen genom att segmentera den observerade tidsperioden av vägen i kontinuerliga och överlappande tidsintervall, och upptäcka frekventa medicinska beteendemönster i varje specifikt tidsintervall från loggen. Resultat: Det föreslagna tillvägagångssättet utvärderas via verkliga datauppsättningar, som extraheras från Zhejiang Huzhou Centralsjukhus i Kina med avseende på fyra specifika sjukdomar, dvs. bronkial lungcancer, tjocktarmscancer, magsäckscancer och hjärninfarkt, på två år (2007.08-2009.09). Även om de medicinska beteenden som ingår i dessa loggar är mycket olika och heterogena, experimentella resultat indikerar att det presenterade tillvägagångssättet är möjligt att konstruera kondenserade kliniska vägsammanfattningar i polynom tid från de insamlade loggar, och har en linjär skalbarhet mot den ökande storleken på loggarna. Slutsats: Experiment på verkliga datauppsättningar visar att det framlagda tillvägagångssättet är effektivt och upptäcker resultat av hög kvalitet: den observerade tidsperioden för en klinisk väg är korrekt segmenterad i en uppsättning kontinuerliga och överlappande tidsintervall, där väsentliga/kritiska medicinska beteenden väl upptäcks från händelseloggen för att bilda ryggraden i en klinisk väg. De experimentella resultaten indikerar att den genererade kliniska vägsammanfattningen inte bara avslöjar den globala strukturen av en väg, utan också ger en grundlig förståelse av det sätt på vilket faktiska medicinska beteenden praktiseras i specifika tidsintervall, vilket kan vara viktigt ur perspektivet klinisk väganalys och förbättring.
I REF presenterade vi ett tillvägagångssätt för att ge en kortfattad och omfattande sammanfattning av CP genom att segmentera den observerade tidsperioden av vägen i kontinuerliga och överlappande tidsintervall, och upptäcka frekventa behandlingsbeteenden i varje specifikt tidsintervall från en klinisk händelselogg.
Summarizing clinical pathways from event logs
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}