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基于知识的临床路径工作流语义建模与变异处理机制研究

叶艳  
【摘要】:医疗卫生系统是工业工程学科的一个重要研究和应用领域,其服务质量和效率直接关系到广大人民群众的利益和社会稳定。临床路径是提高医疗服务效率和质量、降低医疗成本的重要方法,它规定了医生、护士和其他专业人员所组成的医疗团队,针对特定的疾病或手术,在最适当的时间所采取的最优治疗过程。它作为一种面向诊疗过程的管理模式,已被国内外医疗机构高度重视和采用。目前,临床路径的管理和控制大多基于手工和纸质文档的方式,这种方式的固有缺陷严重制约了临床路径实施的总体效果。 临床路径的计算机化建模、执行和控制是增强临床路径实施效果、实现高效医疗服务的重要途径。本论文从知识工程和管理的角度和技术实现层面,针对临床路径的知识密集、变异复杂性及其处理模糊性的特点,研究了实现临床路径计算机化的两个关键问题:(1)临床路径工作流的知识语义建模;(2)变异处理支持和管理。 论文在给出基于语义的工作流管理概念基础上,提出了基于本体的临床路径工作流和变异管理框架,以便于实现临床路径工作流语义管理。本论文的主要贡献如下: 论文提出并构建了基于扩展OWL-S过程本体(EPO)的临床路径本体(CPO)模型,为所有临床路径知识表示提供公共的语义基础。首先,本论文在OWL-S的过程本体基础上进行扩展,建立了EPO模型,以支持服务过程执行所需资源、组织以及时间知识的描述,并为工作流管理中与一般过程执行相关的知识建模提供了形式化语义基础,从而克服了一般工作流模型,特别是使用基于XML的工作流语言所建立的工作流模型,不能充分描述过程及时间相关知识语义的缺陷。其次,在EPO基础上,论文通过识别并采用OWL本体语言形式化地定义一般临床路径的基本概念和关系,构建了CPO模型,以实现在一致的公共语义基础上描述任何特定的临床路径知识,并促进临床路径工作流管理与医护人员、其他应用系统(如HIS)之间进行相关知识语义的一致交换、共享和互操作。 针对临床路径领域的知识语义描述问题,本论文提出了基于CPO的临床路径工作流语义建模方法,为各种不同的临床路径提供了知识建模的通用方法,以便于实现基于临床路径知识语义的病人诊疗工作流的计算机化调度和监控。该方法包括层次化建模方法和基于SWRL规则的时间知识建模方法。前者将任何临床路径知识建模为结果流层和临床措施工作流层这两个相互连接的语义层次,同时,通过不同的抽象层次和结构化的语义描述组件为临床路径标准化规范提供了知识建模的可重用性,并为变异处理所引起的流程语义变化提供了一定的柔性建模能力;后者可表示相同或不同治疗日临床措施之间的时间间隔关系,它通过与CPO模型的时间实体相结合,可对临床路径工作流中的各种时间知识进行丰富的语义描述。论文通过剖宫产临床路径工作流语义建模的案例研究,说明了该方法可应用于其他疾病或手术的实际临床路径,为它们建立明确、结构化的知识语义模型,从而为实现基于语义的临床路径工作流管理提供了重要的基础。 通过引入模糊集理论和方法,本论文提出了基于广义模糊ECA(GFECA)规则和过程扩展的赋类模糊Petri网(TFPN-PK)的组合变异处理方法,以支持计算机化临床路径执行中的变异处理。该方法实现精确知识和模糊知识的集成表示和推理,并支持不同变异类型的直接决策和基于分析的决策等两种决策处理策略,便于实现基于临床路径的病人诊疗工作流的动态管理。GFECA规则通过规定模糊/非模糊事件和条件、经典动作以及事件/条件阈,支持所有与病人/家属、医护人员和医疗资源相关的变异事件的处理。TFPN-PK模型以及提出的模糊推理算法实现了大多数临床变异事件的分析和处理决策支持。该模型是一种扩展的模糊Petri网(FPN)模型,不仅可建模模糊命题之间的模糊关系,还可建立医疗领域中模糊命题、领域本体概念以及过程知识之间的语义关联,解决了领域本体和知识与工作流过程之间相脱节的问题。基于该扩展模型的加权模糊推理算法通过实现前向和后向相结合的推理过程,解决了目标命题不确定、目标概念已知的模糊推理问题,并促进了变异知识推理与临床路径工作流应用之间的交互和集成。最后,论文详细阐述了变异管理系统的体系架构、分析和设计模型,并成功开发了该系统的原型,同时,通过该原型系统支持剖宫产临床路径变异的处理,说明了所提方法和算法对模糊变异分析和处理支持是有效的。 本论文所提的模型、方法和算法可为临床路径工作流提供充分的、形式化的知识语义描述,并支持不同类型的变异事件的分析和处理,从而为实现基于语义的临床路径工作流的计算机化实施和动态管理提供了重要的基础。本论文的基本思路和方法对其他领域(如制造业)工作流的语义建模、执行和控制及例外管理具有参考价值。


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