Mål: För närvarande är visualiseringsstöd för analys av patientdata huvudsakligen begränsat till representation av direkt uppmätta data. Sammanhangsinformation om genomförda behandlingssteg är en viktig källa för att hitta orsaker och förklaringar till vissa fenomen i de uppmätta patientdata, men sparas oftast ut i analysprocessen. Detta arbete syftar till att fylla denna lucka genom att integrera klassisk datavisualisering och visualisering av behandlingsinformation. Vi övervägde såväl tidsmässiga som logiska dataaspekter och tillämpade en användarcentrerad utvecklingsstrategi som vägleddes av användarinmatning som samlats in via en användarstudie, designutvärderingar och prototyputvärderingar. Dessutom undersökte vi den nya PlanningLine glyph, som används för att representera planer inom tidsdomänen, via en jämförande empirisk användarstudie. Resultat: Vår interaktiva visualiseringsstrategi CareVis ger flera samtidiga vyer för att täcka olika aspekter av den komplexa underliggande datastrukturen i behandlingsplaner och patientdata. De tätt kopplade vyerna använder visualiseringsmetoder som är välkända för domänexperter och är utformade för att underlätta användarnas uppgifter. Åsikterna bygger på koncepten kliniska algoritmkartor och LifeLines som har utökats för att klara av det kraftfulla och uttrycksfulla planrepresentationsspråket Asbru. Initial feedback av läkare var uppmuntrande och åtföljs av empiriska bevis som verifierar att PlaningLines är väl lämpade för att hantera tidsosäkerhet. Den interaktiva integrationen av olika visualiseringsmetoder bildar ett nytt sätt att kombinera, relatera och analysera olika typer av medicinska data och information som annars skulle separeras.
CareVis REF använder visualiseringstekniker för att representera relevanta egenskaper och tidsbundna begränsningar i behandlingsplanerna i kombination med patientdata.
CareVis: Integrated visualization of computerized protocols and temporal patient data
{'venue': 'Artificial Intelligence in Medicine', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}