李雪萍，方賢文，王麗麗

(1.安徽理工大學計算機系，安徽淮南 232001；2.安徽理工大學信息與計算科學系，安徽淮南 232001)

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基于Petri網(wǎng)行為輪廓的醫(yī)療流程挖掘方法

李雪萍1，方賢文2，王麗麗2

(1.安徽理工大學計算機系，安徽淮南 232001；2.安徽理工大學信息與計算科學系，安徽淮南 232001)

完善醫(yī)療流程是解決患者快速就診問題的關鍵，挖掘準確的醫(yī)療流程是一項非常重要的工作。已有研究解決了如何挖掘正確指導方針的問題，但對解決指導方針內(nèi)部行為之間行為關系的問題有一定的局限性。本文用基于Petri網(wǎng)行為輪廓的流程挖掘方法對醫(yī)療流程進行優(yōu)化和擴充。根據(jù)醫(yī)療系統(tǒng)提供的事件日志，利用Petri網(wǎng)行為輪廓的弱序關系，設計出相應的流程模型，然后與初始醫(yī)療流程模型進行比較，對初始模型進行改進和優(yōu)化，得到更好的醫(yī)療流程模型。

醫(yī)療；流程挖掘；行為輪廓；Petri網(wǎng)

隨著醫(yī)療技術的發(fā)展，醫(yī)院希望短時間內(nèi)診斷更多的病人，新的醫(yī)療流程不斷出現(xiàn).越來越多的醫(yī)院運用軟件來支持業(yè)務流程的建模和分析.有時在操作模型的流程中受到外界因素的影響，可能會使得模型缺失，因此需要檢查模型的服從度.為了修復并優(yōu)化模型，需要從事件日志中挖掘一些有關模型的信息，找出產(chǎn)生異常的原因，進而對模型進行修復優(yōu)化.

流程挖掘技術被應用到醫(yī)療流程領域，國內(nèi)外許多學者專注于醫(yī)療流程的挖掘研究.Rovani M[1]、高立哲[2]基于流程挖掘ProM平臺，根據(jù)事件日志挖掘醫(yī)療業(yè)務流程，但是對于一些結構復雜的流程模型，ProM平臺將挖掘不到正確的模型或者挖掘不到模型.Weidlich M[3]提出了基于行為輪廓的流程服從度測量，計算流程模型與事件日志的服從度.Buijs J[4]利用事件圖來整合各種流程的相關信息，提出了流程挖掘技術可自動提高基于觀察行為的參考模型.Joonsoo B[5]介紹了多種流程挖掘技術，并且比較了使用的挖掘工具.

本文將Petri網(wǎng)行為輪廓運用到醫(yī)療流程挖掘中，在獲取醫(yī)療流程的事件日志后，通過Petri網(wǎng)行為輪廓的方法挖掘出相應的流程模型，然后通過服從度測量驗證模型的可行性.

1 基礎知識

下面主要介紹本文用到的基本概念，以及Petri網(wǎng)行為輪廓、事件日志和服從度的定義.Petri網(wǎng)的基礎知識見文獻[6].

1.1 Petri網(wǎng)行為輪廓基本概念[7]

定義1(流程模型)一個流程模型是一個六元組，記為P=(A,ai,ao,C,F,T)，滿足以下四個條件：(1)A是非空活動點集合，C是控制點集合，且A∩C=?；(2)初始活動ai∈A，結束活動ao∈A；(3)F?((A{ao})∪C)×((A{ai})∪C)，F(xiàn)表示流關系；(4)T:C{and,or,xor}，為流程模型的結構類型，即并行、選擇、異或三種結構.

定義2(弱序關系)N是一個流程模型Petri網(wǎng)，若?(x,y)?T×T，?σ=t1,…,tn，使得N[σ，j∈{1,…,n-1}，其中，當j

定義4(發(fā)生序列，事件日志)一個流程模型Petri網(wǎng)P=(A,ai,ao,C,F,T)，σP為P的一個發(fā)生序列，σP∈{ai}·A*·{ao}，事件日志L是許多發(fā)生序列σP的集合.

1.2 基于行為輪廓測量服從度[8]

定義8(包含謂詞)R,R′是兩種行為關系，R,R′∈{→,→-1,+,‖}，若R=‖，(R=R′)和(R∈{→,→-1}∧R′=+)其中有一個成立，則稱R,R′是包含謂詞關系，即S(R,R′).

2 基于行為輪廓的醫(yī)療流程挖掘

隨著信息系統(tǒng)的發(fā)展，流程挖掘技術可以應用事件日志記錄的信息來挖掘流程.這些技術被運用在許多領域.下面通過某醫(yī)院醫(yī)療業(yè)務系統(tǒng)記錄的事件日志來挖掘其門診部門的事件日志.

2.1 醫(yī)療流程發(fā)現(xiàn)

事件日志經(jīng)常被認為是事件的集合，例如，表1為一個事件.事件日志中可能存在許多類似的事件.盡管所有屬性都可以用于流程挖掘，本文僅用抽取事件中的活動序列來挖掘醫(yī)療業(yè)務流程.

表1 事件示例

某醫(yī)院某個業(yè)務流程信息系統(tǒng)記日志處理后包含的活動A={A,B,C,D,E,F,G,H,I,J}，其中，〈A,F,B,C,D,G,H,I,J〉指的是事件日志中的一個發(fā)生序列.下面是某醫(yī)院的處理過后的一個事件日志.

L=[〈A,F,B,C,D,G,I,H,J〉80,

〈A,B,F,C,D,G,I,H,J〉42,

〈A,B,C,F,D,G,I,H,J〉49,

〈A,B,C,D,F,G,I,H,J〉27,

〈A,B,C,D,G,F,I,H,J〉33,

〈A,B,C,D,G,I,F,H,J〉20,

〈A,B,C,E,I,H,J〉63].

其中，A,…,J分別表示掛號、分配單元、接診確認、放射科信息調(diào)用、略過、放射科費用、放射科信息響應、藥品收費、開處方、取藥.可以看出，上面的事件日志中的案例包含7個不同的發(fā)生序列，例如有80個案例的發(fā)生序列是〈A,F,B,C,D,G,I,H,J〉.

2.2 醫(yī)療流程挖掘算法

以Petri網(wǎng)行為輪廓為基礎，通過分析事件日志中活動發(fā)生的序列來表示活動在Petri網(wǎng)中的流狀態(tài).首先選取序列發(fā)生頻率比較多的為基礎、頻率少的為輔，這樣可以保證事件日志中較多的軌跡符合挖掘模型，由此給出基于Petri網(wǎng)行為輪廓的醫(yī)療流程挖掘算法.

算法1：

輸入：事件日志 輸出：醫(yī)療流程Petri網(wǎng)

步驟1：將得到的事件日志進行預處理，并按照發(fā)生頻率大小排序.

步驟2：選取頻率較高的幾條日志序列，根據(jù)日志序列中活動間行為輪廓的弱序關系，構造序列活動關系表.

步驟3：根據(jù)活動關系表，建造活動間行為輪廓表，利用行為輪廓表建立初始Petri網(wǎng)模型.

步驟4：根據(jù)行為輪廓，測量事件日志和初始模型的服從性[4]，若服從度高，輸出模型；反之，再進行步驟2.

3 實例分析

根據(jù)算法1，以某醫(yī)院給出的事件日志為例，基于Petri網(wǎng)行為輪廓的挖掘方法挖掘醫(yī)療流程模型，驗證醫(yī)療流程挖掘算法的可行性.

第一，將所有日志序列按照發(fā)生序列及發(fā)生次數(shù)排序如下：

{AFBCDGIHJ(80),ABCEIHJ(63),ABCFDGIHJ(49),ABFCDGIHJ(42),ABCDGFIHJ(33),ABCDGIFHJ(20)}.

考慮選取的事件日志中發(fā)生序列比較少，選擇前4條序列建立活動關系表，計算出各活動關系間行為輪廓個數(shù)，表2為根據(jù)事件日志中活動的弱行為輪廓建立的活動關系表.

表2 活動關系表

第二，根據(jù)行為輪廓的定義，算出活動間的行為輪廓(表3).

表3 活動間的行為輪廓表

第三，根據(jù)表2列出的行為輪廓，結合Petri網(wǎng)的基礎結構，構造出初始模型M0(圖1).

圖1 初始模型M0

圖2 優(yōu)化模型M

第四，計算服從度，依據(jù)定義計算模型和日志之間的服從性εcLP=0.742，服從性較低.利用剩下的3條日志序列對原始模型M0進行優(yōu)化，得到M，如圖2所示.

第五，計算優(yōu)化模型M與事件日志的服從性εcLP=0.972，服從性較高，得到較合理的醫(yī)療流程模型.

4 結語

本文依據(jù)Petri網(wǎng)行為輪廓的概念以及醫(yī)療系統(tǒng)記錄的事件日志，挖掘醫(yī)療流程模型.應用活動間的行為輪廓得出了相應的Petri網(wǎng)模型.利用事件日志和流程模型之間行為輪廓的一致性進行判斷，得到合理的醫(yī)療業(yè)務流程.由于挖掘過程中可能有部分活動被隱藏或者被阻塞，存在隱藏變遷和阻塞變遷，因此，希望將挖掘隱藏變遷和阻塞變遷加入到今后的研究中，進一步完善醫(yī)療流程，改進挖掘算法.

[1]Rovani M,Maggi F M,de Leoni M,et al.Declarative process mining in healthcare[J].Expert Systems with Applications,2015,42(23):9236-9251.

[2]高立哲,杜玉越,劉偉.醫(yī)療急診流程挖掘與模型改進[J].中國科技論文,2015,10(2):232-236.

[3]Weidlich M,Polyvyanyy A,Desai N,et al.Process compliance measurement based on behavioural profiles[C]//Advanced Information Systems Engineering.Springer Berlin Heidelberg,2010:499-514.

[4]Buijs J C A M.，et al.Improving business process models using observed behavior[J].Business Information Processing,2013(162):44-59.

[5]Joonsoo B,Ki K Y.Case of process mining from business execution log data[J].Smart Innovation,Systems and Tcchnologics,2012(15):419-425.

[6]吳哲輝.Petri網(wǎng)理論[M].北京:機械工業(yè)出社,2006:6-42.

[7]吳俊枝.基于Petri網(wǎng)行為輪廓的業(yè)務流程挖掘方法研究[D].淮南:安徽理工大學,2015.

[8]Weidlich M,Polyvysanyy A,Desai N,et al.Process compliance measurement based on behavioral profiles[J]. Advanced Information Systems Engineering,2010,6051:499-514.

[9]Kalenkova A A,van der Aalst M P,Lomazova I A,et al.Process mining using BPMN: relating event logs and process models[J].Software &Systems Modeling,2015:1-30.

[10]Weidlich M,Mendling J,Weske M.Efficient consistency measurement based on behavioral profiles of process models[J].Software Engineering,IEEE Transactions on,2011,37(3):410-429.

[11]Mans R S,Schonenberg M H,Song M,et al.Process mining in healthcare[R].Case study.Eindhoven University of Technology,2015.

The Healthcare Process Mining Based on Behavioural Profile of Petri Net

LI Xue-ping1，F(xiàn)ANG Xian-wen2，WANG Li-li2

(1.College of Computer Science,Anhui University of Science and Technology,Huainan Anhui 232001,China;2.Department of Information and Computing Science,Anhui University of Science and Technology,Huainan Anhui 232001,China)

It is key to solve the problem about the quick visits for pathients based on the medical process.So medical procedure accurately is a very important work.Now the existing research can solve the problem of how to mining right guidelines,but it is limit to solve the problem of the relationship of behaviour between the internal behavior of the guidelines.In the paper,we optimize and expend the treatment process by the way of outline-process mining method based on Petri net behavior.According to the event log of the health care system,using the weak-ordering relation based on Petri net,we can design the corresponding process model,and then compare with the initial medical process model to improve the initial model and optimization,get better medical treatment process model.

healthcare;process mining;behavioural profile;Petri net

2016-05-04

國家自然科學基金項目“基于Petri網(wǎng)行為輪廓的業(yè)務流程交互下變化域傳播機理及控制方法研究”(61572035)；國家自然科學基金項目“基于Petri網(wǎng)的網(wǎng)絡化軟件行為可信性分析方法研究”(61272153)；國家自然科學基金項目“基于行為Petri網(wǎng)的業(yè)務系統(tǒng)變化域分析方法及應用研究”(61402011)；安徽省自然科學基金項目“面向可信管理的業(yè)務系統(tǒng)變化域分析方法研究”(1508085MF111)。

李雪萍(1990- )，女，碩士研究生，從事Petri網(wǎng)研究。

方賢文(1975- )，男，教授，博士，從事Petri網(wǎng)與可信軟件研究。

TP391.9

A

2095-7602(2016)10-0009-05