Mar, 2024

心力衰竭患者治疗路径的过程感知分析：一个案例研究

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TL;DR通过对稀疏心衰患者数据集进行处理挖掘和决策挖掘，本研究探讨了在医疗保健领域处理不同类型数据的各种挑战，并分析了患者心衰数据中与多个研究问题相关的信息增益和决策结果。
发现论文，激发创造
  • 使用过程挖掘分析医学数据：COVID-19 病例研究

    本文介绍了通过数据科学中的过程挖掘技术对 Uniklinik Aachen 医院 COVID-19 患者的医疗数据进行分析，以及成功实现 ICU 治疗模型的重建。

    Feb, 2022

  • 在保健流程中应用模型复杂度优化和循环状态识别扩展流程发现的研究

    为了更好的达到过程模型的符合度和简化度之间的平衡，本文提出一种半自动化的过程挖掘方法，包括模型简化方法和引入 meta-state 概念来减少模型复杂度，并以三个医疗领域的数据集为案例来说明该技术方案的应用和提供更好实践。

    Jun, 2022

  • 基于过程挖掘的预处理步骤在关键健康结果预测中的影响

    通过使用连接算法进行预处理来提高数据质量，本研究从两个数据库中提取了 16 个医疗数据集，将其转换为事件日志，使用 Split Miner（SM）算法生成了一个过程模型，并使用 Decay Replay Mining（DREAM）算法预测关键结果，结果表明连接算法改善了过程模型和预测的关键健康结果的质量。

    Jul, 2024

  • 朝向以知识为中心的过程挖掘

    本文提出了一种基于知识图谱的方法，用于缓解事件日志中的噪声 / 不完整信息对流程分析技术的影响，并帮助流程分析师理解与事件日志相关的可变性。

    Jan, 2023

  • 不确定事件数据的过程挖掘

    本研究旨在开发处理特殊事件数据的过程挖掘技术，特别是不确定性事件数据，通过回顾现有文献，定义未来展望，为该研究课题奠定基础。

    Apr, 2022

  • 发现分层流程模型：基于事件聚类的方法

    本文介绍了一种基于事件聚类的自动化合成算法，用于从底层事件日志中发现层次化业务流程模型，以便生成更易读和理解的过程模型。

    Mar, 2023

  • 患者路径建模与挖掘：范围审视

    本综述旨在调查基于患者路径或轨迹的新型研究领域，重点关注路径的表示模型、挖掘技术、分析方法和案例研究，并讨论了采集大量患者的电子医疗数据的挑战。

    Jun, 2022

  • 医疗流程建模与符合性检查：一项 COVID-19 案例研究

    该论文基于德国 Aachen Uniklinik 医院的重症监护室的实际病例，通过过程挖掘技术开发了一种规范模型来代表 COVID-19 患者的临床治疗指南，并分析了来自医院信息系统的行为记录与该指南的一致性，该方法可以揭示出医疗过程中的主要偏差，为医生提供改进过程和确保服务质量和患者满意度的有用指示，并公开了该模型的 BPMN 文件。

    Sep, 2022

  • 从事件日志中自动发现过程模型：评估与基准

    该论文通过对 12 个公开事件日志，12 个专有事件日志和 9 个质量指标的评估，对自动化流程发现方法进行了系统的回顾和比较评估，突出了该领域存在的差距和未被探索的权衡，其中包括某些方法缺乏可扩展性以及它们在所使用的不同质量度量方面性能强烈分歧。

    May, 2017

  • 50 个商业任务记录

    这篇文章介绍了一个包含 50 个真实商业流程的综合数据集，该数据集对于包括任务挖掘和流程自动化在内的各种应用具有重要潜力，是研究人员和从业者的宝贵资源。

    Aug, 2023