分散分析のためのBPMNのタスク時間マトリックス臨床経路へのイベントログを調整する

臨床経路（CPS）は、ケアを標準化し、品質を確保するための一般的なヘルスケア管理ツールです。CPコンプライアンスレベルと分散の分析は、トレーニングとCPの再設計の目的に役立つことが知られています。ビジネスプロセスモデルと表記（BPMN）言語の柔軟なセマンティクスは、複雑なプロトコルのモデリングと分析に役立つことが示されています。ただし、実際の場合、CPSにはタスクタイムマトリックスの形式があることが多いことを悪用したい場合があります。このペーパーでは、複雑なBPMNモデルを解析し、ヒューリスティックなモデルにトレースを調整する新しい方法を紹介します。分散分析に関するケーススタディが実施され、実践からのCPと電子医療記録（EMR）データベースからの2つの大規模な患者データが使用されます。結果は、BPMNタスク時間モデルと実際のEMRデータ間の自動分散分析が実行可能であることを示していますが、既存の分析手法には当てはまらないことがわかります。また、さらに改善するための意味のある洞察を提供します。

Clinical pathways (CPs) are popular healthcare management tools to standardize care and ensure quality. Analyzing CP compliance levels and variances is known to be useful for training and CP redesign purposes. Flexible semantics of the business process model and notation (BPMN) language has been shown to be useful for the modeling and analysis of complex protocols. However, in practical cases one may want to exploit that CPs often have the form of task-time matrices. This paper presents a new method parsing complex BPMN models and aligning traces to the models heuristically. A case study on variance analysis is undertaken, where a CP from the practice and two large sets of patients data from an electronic medical record (EMR) database are used. The results demonstrate that automated variance analysis between BPMN task-time models and real-life EMR data are feasible, whereas that was not the case for the existing analysis techniques. We also provide meaningful insights for further improvement.