基于过程挖掘的医疗辅助系统的研究与设计Word格式文档下载.docx
- 文档编号:20289069
- 上传时间:2023-01-21
- 格式:DOCX
- 页数:71
- 大小:1.58MB
基于过程挖掘的医疗辅助系统的研究与设计Word格式文档下载.docx
《基于过程挖掘的医疗辅助系统的研究与设计Word格式文档下载.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于过程挖掘的医疗辅助系统的研究与设计Word格式文档下载.docx(71页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
10004
密级:
TheResearchandDesignofMedicalAssistantSystemBaseontheProcessMining
作者姓名:
XXX学号:
导师姓名:
XXX职称:
工程硕士专业领域:
软件工程学位级别:
硕士
致谢
论文完成之际,首先感谢我的导师XXX。
本论文是在XXX的热情关怀与悉心指导下完成的,从论文的选题、研究思路的确定、论文的撰写与修改,XXX一直耐心的指导我,给予了我极大地鼓励、支持与帮助。
XXX坚实的理论基础、敏锐的科学思维和严谨的治学态度,使我受益匪浅,是我一生的学习楷模。
感谢我的同事、同学、家人对我无私的帮助与支持,当我遇到挫折感到迷茫时,是他们一直陪伴着我,鼓励着我,给我前行的动力。
他们不仅帮我完成了论文,更是我人生中的财富。
感谢北京交通大学对我的培养与教育。
最后还要感谢百忙之中抽出时间参加本次论文审阅和答辩的各位专家!
你们辛苦了!
摘要
过程挖掘是一门相对年轻的研究学科,它一方面位于机器学习和数据挖掘之间,另一方面又位于过程建模与分析中。
我国的医疗技术步入了“E-时代”,但我国医疗领域仍存在着看病难、医院效率低、医疗资源不平衡、病人诉求难以保证等难题。
当今的医院都有着各自的医疗辅助系统,由于数据的局限性,地域内各个医院之间无法联系起来,因而无法解决我国医疗资源不平衡、看病困难等问题。
如何将各个医院联系在一起,做到有效的规划与安排,成为了项目建设的难点。
本文以中国的医疗流程为背景,分析了当今医疗流程中存在的缺陷。
之后,以某医院就诊流程为事件日志,对事件日志进行了过程挖掘。
通过α算法,本文挖掘出以Petri网为描述语言的过程模型。
根据过程模型的评价标准,分析过程模型的一致性,并对过程挖掘算法挖掘出的过程模型进行了适当改进,使得改进后的过程模型有了更高的一致性。
在挖掘出医院就诊流程和分析医疗流程缺陷的基础上,本文设计实现了一套医疗辅助系统。
该系统采用了B/S架构的开发模式,总体设计采用了三层体系结构。
系统共有用户管理、个人信息管理、诊疗信息管理、预约挂号管理、网上会诊管理、电子病历管理、诊疗记录管理和远程教育等八个模块。
本文介绍了医疗辅助系统的总体设计、各个模块的具体设计和数据库的设计。
在详细讲述了系统设计和数据库设计后,对系统实现的架构和系统的使用界面进行了介绍。
医疗辅助系统的开发解决了中国医疗流程中候诊时间过长和看病困难等问题,整合了各个医院的医疗资源,提高了医院就诊的效率,反映了信息化管理的时代趋势,体现了互联网时代的发展方向。
关键词:
过程挖掘;
α算法;
Petri网;
医疗流程;
系统开发
ABSTRACT
Processminingisarelativeyoungresearchdisciplinethatsitsbetweenmachinelearninganddataminingontheonehandandprocessmodelingandanalysisontheotherhand.ChinesemedicaltechnologystepsintoE-Times,butitstillexiststheproblemssuchasdifficultyinseeingadoctor,loweffectivenessinhospital,imbalanceofmedicalresourcesandsoon.Nowadays,everyhospitalhasownmedicalassistantsystem.Butforthelimitofthedata,thehospitalscan’tcontactwitheachotherinageographicarea.Thus,thesystemcan’tsolvetheabove-mentionedproblems.Itbecomesthedifficultyhowtocontactwiththehospitalanddoeffectiveplanningandarrangements.
Inthisthesis,asthebackgroundoftheChinesemedicalprocedures,itanalyzedtheshortcomingsinmedicalproceduresnowadays.Then,accordingtotheeventlogsaboutsomeonehospital’sprocedures,thisthesisdidtheprocessmining.ByusingAlpha-algorithm,itminestheprocessmodel.ThisprocessmodelusesthePetrinettodescribe.Accordingtotheevaluatecriterionoftheprocessmodel,itanalysestheconformanceoftheprocessmodel.AndthisthesisdidalittleimprovementontheprocessmodelusingAlpha-algorithm.Bythisway,itgetsahigherconformance.
Withthebasicoftheprocessmodelandtheshortcomingsinmedicalprocedures,thisthesisdevelopedamedicalassistantsystem.ThissystemusestheB/Sarchitecture.Andasforoveralldesign,itusesthethree-tierarchitecture.Inthissystem,itcontainsmanymodulessuchasusermanagement,informationmanagement,treatmentmanagement,ordermanagement,online-consultationmanagement,EHRmanagement,medicalrecordersmanagement,distanceeducationandsoon.Inthisthesis,itintroducestheoveralldesignofthemedicalassistantsystem,thespecificdesignoftheeverymoduleandthedatabasedesign.Afterintroducingthesystemdesignanddatabasedesign,thisthesisexplainedthesystemarchitectureandinterface.
Themedicalassistantsystemsolvedtheproblemssuchaswaitingtoomuchtimeindoctoringanddifficultyinseeingadoctorandsoon.Andthesystemintegrateseveryhospital’smedicalresource.Itimprovestheefficienciesinhospitalizing.Anditalsoreflectsthetendencyoftheinformatizationmanagementandthedevelopmentoftheproductivity.
KEYWORDS:
processmining;
Alpha-algorithm;
Petrinet;
medicalprocedure;
systemdevelopment
1引言
随着过程挖掘技术的升温,通过事件日志挖掘业务流程的过程模型逐渐成为可能。
本文结合我国当前的医疗流程现状,借以过程挖掘方法,对事件日志进行挖掘。
在得到过程模型的基础上对过程模型进行分析,验证了过程模型的一致性。
在得到的过程模型基础上,本文对当今的医疗流程进行了分析,并开发出一套医疗辅助系统。
1.1课题研究背景与意义
随着现代通信、多媒体和计算机网络等高新技术的飞速发展,使用计算机对信息进行管理成为一种普遍需要的应用。
信息管理方法受到越来越多的新技术的影响,使得信息系统与管理学紧密结合为一体。
随着经济的发展,人们在生活物资逐渐丰富的前提下,越来越注重个人的身体健康。
但是,我国目前存在着人们对于健康方面的需求和我国实际医疗制度难以保证人们的需求之间的矛盾。
长期以来,我国存在着看病难、医院效率低、医疗资源不平衡、病人诉求难以保证等诸多问题,这严重限制着我国人民健康状况的提升。
由于医疗领域技术发展缓慢,极大的限制了我国的发展。
当今的医疗辅助系统仅仅局限于各自的医院,无法满足地域内医疗资源的共享,无法将各个医院联系起来,形成一个整体。
因此,开发一个更加智能便捷的医疗辅助系统,不仅利于社会和谐,也满足了广大人民的核心利益。
过程挖掘是一门跨计算智能与数据挖掘领域和过程建模与分析领域的交叉学科。
该技术能够从现代信息系统普遍产生的事件日志中抽取信息,从而来发现、监测和改进实际过程。
过程挖掘的起点是事件日志,并对事件日志做发现、符合性检查和增强三方面的模型分析。
随着越来越多的事件得以记录,可以提供关于过程历史的详细信息,同时改善业务过程的需求也日益突显,使得过程挖掘技术越来越受到关注。
传统医疗模式由于受到经济、地域的限制,医疗设备和专家资源分布不均,危重、疑难病人需要到上级医院进行会诊时产生的交通费、陪护费和住院医疗费等进一步增加了病人的经济负担。
如何利用过程挖掘技术,结合从实际医疗中获取的事件日志,发现医疗流程中隐藏的需求,如何挖掘出医疗系统流程等是设计新型医疗辅助系统的难点与重点。
根据得到的医疗流程,研究并设计合理的医疗辅助系统,使患者可以方面获取医疗信息,了解医疗资源分布,合理做出就诊决定,节省大量的时间成本,减少疾病诊断和治疗时间上的延误,大大有助于改善医患关系。
医疗辅助系统是借助通信技术和计算机多媒体技术给患者提供医学信息和服务。
它的出现方便了病人,使病人在最短的时间内接受最好的诊断和治疗,另一方面也便于医务人员进行教育,有利于基层医务工作者学习新理论和新技术,为医务人员继续教育开辟了一条新途径。
本文所研发的医疗辅助系统解决了中国医疗流程中候诊时间过长和看病困难等问题,整合了各个医院的医疗资源,提高了医院就诊的效率,反映了信息化管理的时代趋势,体现了互联网时代的发展方向。
1.2国内外研究现状
新时代医疗技术的发展是结合其它信息技术的发展而快速发展的。
在现代医学中利用数字化、可视信息、高精度传感器、电磁成像等技术,使其能更加便捷的观察到人体的各项信息,使其诊断更加准确,人们也更能获得更佳的医学服务。
在这些技术设备出现之前,医生只能采用经验和望闻听切的方式来获取病人的生理状态,这种方式更多的依赖医生的主观能力,具有很大的风险。
同时该技术也难以在新医生之间进行推广。
所以当时的医疗诊断技术主要依靠所诊断的医生。
随着电子信息的发展,人们发现可以利用电磁波、声波等等信息来实现对人体生理信号的显现,使得医学诊断将不再依赖医生的经验,而是利用高新技术来准确反映人体生理变化。
目前,智能医疗系统的研究和开发工作越来越受到国家和政府的重视,特别是一些经济富裕的国家和地区。
2009年IBM公司在美国所召开的工商界领袖会议上所提出的“智慧地球”。
智慧地球是一个整体项目,涉及到人们生活的诸多方面,其中就涉及“智慧医疗”的部分。
利用最新的物联网技术为基础,结合当前的高新医学诊断来为提供更加美好的医疗服务。
在2011到2013年度欧盟在九十多个物联网智能化应用方面投入四亿欧元进行研发。
近年来,欧盟选择了近三十多个城市开展智能城市建设,其中重点保障了对医疗信息化的建设。
智能化系统是提升医院管理水平,提高医务人员工作效率和提高为病人服务水平的重要技术手段[1]。
早在20世纪50年代美国就出现了远程医疗[2]。
远程医疗从广义上讲是运用远程通信技术和计算机多媒体技术提供医学信息和服务[3]。
随着互联网技术和通信技术的高速发展,我国的医疗技术步入了“E-时代”。
一些企业相距开发了基于互联网的医疗技术产品,利用互联网向人们进行医学知识普及,提供医疗信息咨询及远程会诊。
为了规范远程医疗,1999年底卫生部发布了《关于加强远程医疗会诊的通知》,明确划分了医疗责任,使得远程会诊咨询有规可循。
中国远程医疗发展进入规范化、实用化的阶段,随之出现的是一大批提供远程医疗服务的实体单位和服务模式,它们同样也为人民群众的健康做出了巨大贡献。
在2009年,国家就颁布了《中共中央国务院关于深化医药卫生体制改革的意见》。
在该意见中明确指出未来我国医疗卫生改革的目标是进行医疗系统的信息化建设。
目前,我国的医疗信息技术逐渐向社区和农村方向发展,这样更有利于社区和农村居民的就医,并减轻了医院的压力。
医疗信息化不仅打破了传统就医的地区局限,而且能够最大限度地利用医疗资源,给人民提供更加便捷的医疗服务。
但是我国的医疗信息化起步晚、发展慢,还有许多困难需要克服,还需要人们不断地努力。
1.3课题研究的内容及目标
为了解决上文提到的问题,本文进行了大量的实际考察,详细了解了医疗工作流程。
并且阅读了大量文献资料并研究了过程挖掘的基本步骤与现状,对过程挖掘技术进行了详细的学习和研究。
紧接着,本文通过获取相关医疗事务的事件日志,为进行过程挖掘打好基础。
最后,将过程挖掘后的挖掘结果用于创建医疗辅助系统,对其进行分析和设计。
其中对于过程挖掘技术的学习,过程挖掘算法的选取,事件日志的获取,以及医疗辅助系统的设计与分析是本文研究的重点以及难点。
论文在了解医疗系统的基本流程的基础上,主要工作有:
从现有医疗流程中获取事件日志,结合过程挖掘技术,利用事件日志和过程挖掘算法,挖掘出医疗过程。
根据挖掘结果,明确医患需求,研究并设计合理的医疗辅助系统。
本文医疗辅助系统的开发解决了中国医疗流程中候诊时间过长和看病困难等问题,整合了各个医院的医疗资源,提高了医院就诊的效率,反映了信息化管理的时代趋势,体现了互联网时代的发展方向。
1.4论文的组织结构
本文内容总共分为七个章节,论文组织结构如下:
第一章引言,主要介绍了本文的课题研究背景与意义、国内外研究现状、课题研究的内容及本文的主要工作和论文的组织结构。
第二章过程挖掘相关技术,介绍过程挖掘的背景以及过程挖掘算法。
第三章医疗流程挖掘,主要是通过现有的事件日志对医疗流程进行过程挖掘并以此提出现有医疗流程的缺陷。
第四章需求分析,对医疗辅助系统的项目背景和系统功能需求分析进行了介绍。
第五章医疗辅助系统设计,对医疗辅助系统的架构进行了介绍,并通过部分模块的流程图、时序图介绍了系统功能模块,从概念以及逻辑结构角度介绍了数据库的设计。
第六章医疗辅助系统实现与测试,主要是对系统界面进行了展示,并进行了系统测试。
第七章结论,对全文做出总结,并对以后进一步的工作进行了阐述。
2过程挖掘相关技术
过程挖掘是在1998年由R.Agrawal等人提出的。
目前国际上比较认可的过程挖掘定义为“过程挖掘是指那些从实际执行集合中提取出结构化过程描述的方法”[4]。
2.1过程挖掘背景
随着信息时代的发展,世界逐渐进入了“大数据”时代,数据的获取变得更加简单,过程挖掘技术也渐渐成熟起来。
过程挖掘成为了业务过程管理(BPM)研究的主要课题。
业务过程管理生命周期详细的说明了一个业务过程的主要阶段,分别是(重)设计、分析、实现、(重)配置、执行、调整和诊断。
(重)设计阶段,主要是产生一个新的过程模型或者是对一个已经存在的过程模型进行修改。
分析阶段,主要是对候选模型和可选模型进行比较与分析。
实现阶段,模型将得以实现。
(重)配置阶段,会对模型进行重新配置。
执行阶段,设计好的模型将会被执行。
调整阶段,模型不会被重新修改,只会进行部分的调整修改。
诊断阶段,需要对模型进行分析,并且会重新触发一次(重)设计阶段。
过程模型在(重)设计、配置和实现阶段扮演主导角色,而数据在实现、执行和诊断阶段扮演主导角色。
过程挖掘为业务过程管理生命周期的“闭合”提供了一个可能性。
过程挖掘的目的是从事件日志中抽取信息,并且试图建立一个良好的过程模型。
良好的评价标准是要保证建立的过程模型与实际的流程拥有良好的一致性。
过程挖掘的起点是事件日志,事件日志中连续记录着业务流程中出现的每一个事件,每一个事件与一个特定的案例相关联。
事件日志中存储这大量关于事件的额外信息。
对于事件日志来说,有着国际统一的标准,如今大多数的事件日志为XES文件。
通过对事件日志进行过程挖掘,最终便能够得到相应的过程模型。
事件日志有三种类型的过程挖掘场景。
第一类过程挖掘场景是“过程发现”,即在不使用任何先验知识的情况下,根据所给出的事件日志产生相应的过程模型。
对于此类过程挖掘场景,最为主要的研究内容就是过程挖掘算法。
第二类过程挖掘场景是“一致性检测”,即将挖掘这个过程模型所使用的事件日志和该过程模型进行综合分析,对其一致性指标进行计算。
一致性检测的主要目的就是检验记录在日志中的实际情况是否符合这个过程模型。
第三类过程挖掘场景是“过程增强”,与一致性检测不同,第三种过程挖掘场景的目的在于改进和扩展已知模型[5]
随着过程能够挖掘技术的升温,国内外很多学者都致力于研究过程挖掘算法。
过程挖掘算法最早是由Cook和Wolf提出的,目标是从软件过程的事件日志中自动发现过程模型,并随之做了大量的后继工作。
1998年,AGRAWAL使用基于有向图的方法最早提出了业务过程挖掘模型,此后又进行了一系列扩展性的研究。
此后国内外的学者陆陆续续地提出了大量的数据挖掘算法。
比如,Aalst提出的基于活动顺序关系产生的α算法[6]以及闻立杰、王建民提出的其衍生算法[7,8]。
基于语义技术提出的基于语言的区域挖掘[9]、ILP挖掘[10]、基于状态的区域挖掘[11]、启发式挖掘[12]、模糊挖掘[13]、遗传挖掘[14,15]和归纳挖掘[16,17]等等。
这些挖掘算法的提出进一步丰富了过程发现这类过程挖掘场景。
在一致性检测和过程增强这两类过程挖掘场景上,如何在过程模型上进行重演,今儿发现事件日志中事件行为的最优路径是目前最大的挑战。
AryaAdriansyah提出了基于事件日志的校准方法[18],不仅能够对事件日志进行重演,还能够解决在重演过程中出现的诸如重复变迁,不可见变迁,复杂的控制过和循环此类问题。
通过校准,不仅能够发现事件日志中存在的偏差,还能够确定偏差出现的地点,今儿提供偏差的各类诊断信息。
通过赋予不同偏差不同程度的严重性,可以利用校准来实现不同角度的分析。
2.2Petri网
Petri网(PetriNet-PN)的概念是在1962年由德国科学家CarlAdamPetri博士创立的。
它是第一种能够描述事件并发性的过程模型语言。
直至今日,Petri网仍然是使用最为频繁的一种过程模型语言,而且它也是并发理论的基础。
Petri网对于具有并发、异步、分布、并行和不确定等性质的信息处理系统,能进行有效的描述与分析[19]。
2.2.1基本概念
Petri网是一个包含库所(place)和变迁(transition)的有向二分图[20]。
Petri网的状态是由库所中托肯(tokens)中的位置决定的,被称作标识(marking)。
变迁可以有标签,标签可以是活动、资源等。
定义2.2.1.Petri网(PetriNet)
设A
是活动集,Petri网是一个多元组N=(P,T,F,,mi,mf)。
其中,P是库所集,T是变迁集,F:
(PT)∪(TP)IN是边的权重值,:
TA∪{
}是一个从变迁映射到标签的函数。
标识(Petri网的状态)是一个库所的多重集。
mi,mf
(P)分别是多元组N的初始标识和终止标识。
变迁tT在标识m
(P)下是使能的,当且仅当pPF(p,t)m(p),记作(N,m)[t>
m
Nm’代表着网N中使能变迁t的发生,从原有的标识m变化成新的标识m’,并且满足pPm’(p)=m(p)–F(p,t)+F(t,p)
下面来描述下发生队列和完全发生队列的概念。
定义2.2.2发生队列,完全发生队列(FiringSequence,CompleteFiringSequence)
队列
T*代表着从m到m’的变迁发生序列,并且有m
Nm1
Nm2…
Nm’,即
Nm’。
本文用(N,m)[
>
表示
是从标识m开始的发生序列。
T*是一个完全发生序列,当且仅当mi
Nmf
Petri网的行为可以通过标识的可达性来分析,下面来形式化Petri网中的标识的可达性。
定义2.2.3标识可达性(MarkingReachability)
是活动集,多元
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 过程 挖掘 医疗 辅助 系统 研究 设计