論文の概要: Declarative Guideline Conformance Checking of Clinical Treatments: A
Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09535v1
- Date: Tue, 20 Sep 2022 08:07:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-21 18:17:08.329210
- Title: Declarative Guideline Conformance Checking of Clinical Treatments: A
Case Study
- Title(参考訳): 臨床治療におけるガイドライン適合性判定の試み
- Authors: Joscha Gr\"uger, Tobias Geyer, Martin Kuhn, Stefan Braun, Ralph
Bergmann
- Abstract要約: 本研究では,HL7標準Arden Syntaxの宣言型規則ベース適合性チェックへの適用性について検討した。
治療内容の適合性を確認し,医療ガイドラインの大部分に医学的に意味のあるアライメントを作成することが可能であった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.9844265130823326
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conformance checking is a process mining technique that allows verifying the
conformance of process instances to a given model. Thus, this technique is
predestined to be used in the medical context for the comparison of treatment
cases with clinical guidelines. However, medical processes are highly variable,
highly dynamic, and complex. This makes the use of imperative conformance
checking approaches in the medical domain difficult. Studies show that
declarative approaches can better address these characteristics. However, none
of the approaches has yet gained practical acceptance. Another challenge are
alignments, which usually do not add any value from a medical point of view.
For this reason, we investigate in a case study the usability of the HL7
standard Arden Syntax for declarative, rule-based conformance checking and the
use of manually modeled alignments. Using the approach, it was possible to
check the conformance of treatment cases and create medically meaningful
alignments for large parts of a medical guideline.
- Abstract(参考訳): コンフォーマンスチェック(Conformance check)は、特定のモデルに対するプロセスインスタンスの適合性を検証するためのプロセスマイニング手法である。
したがって、このテクニックは、治療症例と臨床ガイドラインの比較に医療的文脈で使用されることが前提となっている。
しかし、医療プロセスは高度に変動し、動的であり、複雑である。
これにより、医療領域における命令適合性検査アプローチの使用が困難になる。
研究によると、宣言的アプローチはこれらの特徴に対処できる。
しかし、いずれのアプローチも実際は受け入れられていない。
もうひとつの課題はアライメントであり、医学的な観点からの付加価値はない。
そこで本研究では,hl7標準arden構文を用いた宣言型,ルールベースの適合性検査,手作業によるアライメントの利用について検討する。
本手法により, 治療症例の適合性を確認し, 医療ガイドラインの大部分に医学的に有意なアライメントを作成することができた。
関連論文リスト
- Beyond One-Time Validation: A Framework for Adaptive Validation of Prognostic and Diagnostic AI-based Medical Devices [55.319842359034546]
既存のアプローチは、これらのデバイスを実際にデプロイする際の複雑さに対処するのに不足することが多い。
提示されたフレームワークは、デプロイメント中に検証と微調整を繰り返すことの重要性を強調している。
現在の米国とEUの規制分野に位置づけられている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-07T11:13:52Z) - Adaptive Experimentation When You Can't Experiment [55.86593195947978]
本稿では,Emphcon founded the pure exploration transductive linear bandit (textttCPET-LB) problem。
オンラインサービスは、ユーザーを特定の治療にインセンティブを与える、適切にランダム化された励ましを利用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-15T20:54:48Z) - AutoTrial: Prompting Language Models for Clinical Trial Design [53.630479619856516]
本稿では,言語モデルを用いた臨床検査基準の設計を支援するAutoTrialという手法を提案する。
70K以上の臨床試験で、AutoTrialが高品質な基準テキストを生成することが確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-19T01:04:16Z) - Hierarchical Semi-Supervised Contrastive Learning for
Contamination-Resistant Anomaly Detection [81.07346419422605]
異常検出は、通常のデータ分布から逸脱したサンプルを特定することを目的としている。
コントラスト学習は、異常の効果的な識別を可能にする表現のサンプル化に成功している。
汚染耐性異常検出のための新しい階層型半教師付きコントラスト学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-24T18:49:26Z) - Patient Aware Active Learning for Fine-Grained OCT Classification [12.89552245538411]
本稿では,アクティブラーニングのサンプル選択プロセスに臨床知見を取り入れたフレームワークを提案する。
医学的に解釈可能な能動学習フレームワークは, OCT分類の性能向上のために, 患者から多彩な疾患の徴候を捉えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-23T05:47:51Z) - Monitoring Hybrid Process Specifications with Conflict Management: The
Automata-theoretic Approach [7.031737039359481]
場合によっては、複数のプロセス仕様を同時に検討する必要があります。
医学領域において、特定の疾患の治療を記述した臨床ガイドラインは、共存可能なすべてのコファクターを説明できない。
本稿では,ペトリネットと時間論理則を組み合わせたハイブリッドプロセス仕様の相互運用をモニタリングする手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-25T15:49:33Z) - Semi-Supervised Variational Reasoning for Medical Dialogue Generation [70.838542865384]
医療対話生成には,患者の状態と医師の行動の2つの重要な特徴がある。
医療対話生成のためのエンドツーエンドの変分推論手法を提案する。
行動分類器と2つの推論検出器から構成される医師政策ネットワークは、拡張推論能力のために提案される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-13T04:14:35Z) - A Methodology for Bi-Directional Knowledge-Based Assessment of
Compliance to Continuous Application of Clinical Guidelines [1.52292571922932]
ケアプロセスのガイドラインに基づく品質評価を自動化するための新しいアプローチを提案する。
BiKBAC法は臨床ガイドラインを適用する際のコンプライアンスの度合いを評価する。
DiscovErrシステムは、2型糖尿病管理領域の別の研究で評価されました。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-13T20:43:45Z) - AI Driven Knowledge Extraction from Clinical Practice Guidelines:
Turning Research into Practice [2.803896166632835]
臨床実践ガイドライン(CPGs)は、医療領域における最先端の研究成果を医療従事者と共有するための最前線の方法論です。
しかし、多くのCPGから関連する知識を抽出することは、すでに負担のかかる医療専門家には実現できません。
本研究は, CPGから知識を抽出し, ギャップを減らし, 最新の研究成果を臨床実践に転換する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-10T07:23:02Z) - Collaborative Unsupervised Domain Adaptation for Medical Image Diagnosis [102.40869566439514]
我々は、Unsupervised Domain Adaptation (UDA)を通じて、対象タスクにおける学習を支援するために、関連ドメインからの豊富なラベル付きデータを活用しようとしている。
クリーンなラベル付きデータやサンプルを仮定するほとんどのUDAメソッドが等しく転送可能であるのとは異なり、協調的教師なしドメイン適応アルゴリズムを革新的に提案する。
提案手法の一般化性能を理論的に解析し,医用画像と一般画像の両方で実験的に評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-05T11:49:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。