一种用于测量临床路径一致性的逆优化方法

临床路径概述了针对特定疾病提供照护的标准化流程。然而，患者穿越医疗系统的旅程可能与这些路径显著偏离。鉴于临床路径的积极益处，测量患者路径的一致性十分重要，以便能够检测、监控并对医疗系统绩效的变异或照护提供中的瓶颈采取行动。本文提出了首个数据驱动的逆优化方法，用于在任何问题背景下测量路径一致性。我们的具体应用考虑了III期结肠癌的临床路径一致性。我们开发了一种新颖的一致性度量，并使用来自加拿大安大略省的真实患者数据证明其与生存具有统计显著关联。我们的方法学方法将患者的旅程视为有向图中的游走，其中弧上的成本通过求解逆最短路径问题得到。该逆优化模型使用两类信息来寻找弧成本：由省级癌症机构制定的参考路径（主要）以及来自具有正负临床结局的真实世界患者相关活动数据（次要）。因此，我们的逆优化框架通过纳入具有不同“主要性”和“一致性”的数据点扩展了现有模型。数据主要性通过两阶段方法填补成本向量来处理，而数据一致性通过混合目标函数来处理，该函数旨在对不同子集的输入数据最小化和最大化次优性误差。