論文の概要: Process Mining-Driven Analysis of the COVID19 Impact on the Vaccinations of Victorian Patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04634v2
• Date: Fri, 10 Dec 2021 03:00:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-05 01:10:38.769681
• Title: Process Mining-Driven Analysis of the COVID19 Impact on the Vaccinations of Victorian Patients
• Title（参考訳）: ヴィクトリア患者のワクチン接種に対するCOVID19の影響のプロセスマイニングによる分析
• Authors: Adriano Augusto, Timothy Deitz, Noel Faux, Jo-Anne Manski-Nankervis, Daniel Capurro
• Abstract要約: ビクトリア州で5年以上に渡り100万人以上の患者の一般診療過程を捉えた3000万件以上のイベントログの分析を報告した。 今回の研究の目的は、新型コロナウイルスのパンデミックと強制的なロックダウン(2016年から2019年までの4年間に見られたもの)で、2020年に観察された患者の健康サービス利用パターンの違いを検出することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2685477474968969
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Process mining is a discipline sitting between data mining and process science, whose goal is to provide theoretical methods and software tools to analyse process execution data, known as event logs. Although process mining was originally conceived to facilitate business process management activities, research studies have shown the benefit of leveraging process mining tools in different contexts, including healthcare. However, applying process mining tools to analyse healthcare process execution data is not straightforward. In this paper, we report the analysis of an event log recording more than 30 million events capturing the general practice healthcare processes of more than one million patients in Victoria--Australia--over five years. Our analysis allowed us to understand benefits and limitations of the state-of-the-art process mining techniques when dealing with highly variable processes and large data-sets. While we provide solutions to the identified limitations, the overarching goal of this study was to detect differences between the patients` health services utilization pattern observed in 2020--during the COVID-19 pandemic and mandatory lock-downs --and the one observed in the prior four years, 2016 to 2019. By using a combination of process mining techniques and traditional data mining, we were able to demonstrate that vaccinations in Victoria did not drop drastically--as other interactions did. On the contrary, we observed a surge of influenza and pneumococcus vaccinations in 2020, contradicting research findings of similar studies conducted in different geographical areas.
• Abstract（参考訳）: プロセスマイニングは、データマイニングとプロセスサイエンスの間に位置する規律であり、その目標は、イベントログとして知られるプロセス実行データを分析する理論的方法とソフトウェアツールを提供することである。 プロセスマイニングは当初、ビジネスプロセス管理活動を促進するために考案されたが、研究は、プロセスマイニングツールを医療を含むさまざまな文脈で活用する利点を示している。 しかし、医療プロセスの実行データを分析するためにプロセスマイニングツールを適用するのは簡単ではない。 本稿では,ビクトリア州で5年以上に渡り,100万人以上の患者の一般診療過程を捉えた3000万件以上のイベントログの分析を行った。 我々の分析により、高度に可変なプロセスや大規模なデータセットを扱う際に、最先端のプロセスマイニング技術の利点と限界を理解することができた。 While we provide solutions to the identified limitations, the overarching goal of this study was to detect differences between the patients` health services utilization pattern observed in 2020--during the COVID-19 pandemic and mandatory lock-downs --and the one observed in the prior four years, 2016 to 2019. By using a combination of process mining techniques and traditional data mining, we were able to demonstrate that vaccinations in Victoria did not drop drastically--as other interactions did. 一方,2020年にはインフルエンザと肺炎球菌のワクチン接種が急増しており,同様の研究が地理的に異なる地域で実施された。

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