基于 Petri 网仿真与序列比对的医疗培训流程符合性检查
人工智能
2020-10-23 v1
摘要
过程挖掘近来在医疗领域日益受到关注，因其有潜力提供透明、客观且基于数据的流程视图。符合性检查是过程挖掘的一个子学科，有潜力回答实际流程执行如何偏离现有指南。本工作中，我们分析一项外科手术操作的医疗培训流程。十名学生在超声引导下接受中心静脉导管（CVC）置入培训。事件日志数据由督导者在首次测试运行后于指导结束时直接收集，并在随后的个人培训阶段后额外收集。为提供客观绩效度量，我们受生物信息学方法启发，构建了一个最优的全局序列比对问题。为此，我们使用医疗流程指南的 Petri 网模型表示来仿真一组具代表性的符合指南的序列。接着，我们计算所记录与仿真的事件日志之间的最优全局序列比对。最后，给出对齐序列的输出度量和可视化以提供客观反馈。
引用
@article{arxiv.2010.11719,
title = {Conformance Checking for a Medical Training Process Using Petri net Simulation and Sequence Alignment},
author = {An Nguyen and Wenyu Zhang and Leo Schwinn and Bjoern Eskofier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.11719},
year = {2020}
}