临床路径是为特定患者群体制定的精细化、标准化、以时间为轴的详细、规范的诊疗流程。实际的诊疗流程中医护人员行为不符合路径预期要求的现象称为行为变异。研究行为变异有利于发现路径执行过程中存在的问题,为改进临床路径或采取干预措施提供依据,是临床质量持续改进的重要手段。目前常见的研究行为变异的方法有两种。前瞻式方法在变异发生时主动记录,优点是可记录详细的原因,便于进一步的分析;缺点是需要人工进行记录,不但增加了工作量,而且完成率低,数据的可靠性差。回顾式方法则由计算机根据医疗数据自动地对患者诊疗过程中发生的行为进行变异检测,具有高效、客观的优点。随着医疗数据的不断积累,基于数据分析的回顾式方法成为近年来变异问题的研究方向。回顾式变异研究的正确性高度依赖于可靠的变异检测结果。目前的变异检测方法有两类。基于规则的变异检测方法可以有效检测可预期的行为变异,但是不具备对非预期的行为变异检测能力,从而导致其检出的变异不完整。基于流程模型的变异检测将工业流程执行记录与流程模型进行匹配,从而能够精细、全面地检出实际流程实例与标准流程模型的差异。然而,该方法难以满足临床路径的灵活性和复杂性,其准确性和性能都尚不能满足临床研究的要求。本论文针对现有基于流程模型的变异检测方法的不足,研究了事件序列与有向图最优匹配算法;在此基础上,分别研究了面向复杂诊疗流程和面向灵活诊疗流程的变异检测方法,探索了基于变异检测结果的临床路径变异的群体规律分析和来源相关性分析方法;分别针对两种不同应用场景下的临床路径开展了案例研究。具体内容包括:1.系统性地回顾了临床路径的发展和应用,阐述了变异研究的背景、目的和研究范畴,剖析了变异检测对于临床质量持续改进的重要作用。综述了不同变异检测方法的特点,分析了基于过程挖掘的变异检测方法的优势和必要性,以及目前过程挖掘的现有成果直接用于临床路径变异检测的局限性。2.临床路径的表达模型是临床路径变异检测的基础。本论文分析了各种应用场景中临床路径表达的需求,对比研究了业务流程与标记语言(BPMN)与其它建模语言在表达临床路径上的优势和局限性,在此基础上建立了 BPMN元素与临床路径概念的映射,用BPMN语言对复杂临床路径和灵活临床路径分别建立了典型控制流模型和时间任务矩阵模型。3.路径模型与真实诊疗数据之间变异检测的核心问题是序列与有向图的最优匹配问题,该问题为过程挖掘领域的前沿,尚未有成熟研究成果。本论文针对临床路径变异检测的需求,将序列与有向图的最优匹配计算转化为坐标系空间的最短通路搜索的数学模型,对其中的搜索空间和代价值函数深入剖析,并实现了兼具最优性和高效性的最优匹配算法。不但探索了过程挖掘领域中的重要问题,而且为临床路径的变异检测建立了理论方法基础。4.针对复杂诊疗流程的应用场合,本论文研究了基于典型控制流模型的变异检测方法。首先研究了 BPMN模型的状态空间生成、状态空间到有向图的转化算法,将临床路径模型转化为符合最优匹配计算的有向图形式;其次,应用上述的最优匹配算法的代价值函数准则,并在不同噪声下的性能及准确率测试实验表明,该算法在临床路径结构复杂的场合下,能够有效解决路径变异的检测问题。5.针对灵活诊疗流程的应用场合,本论文研究了基于时间任务矩阵模型的变异检测方法。研究了针对时间任务矩阵模型的“网关对”有向图和在线变异检测方法。首先,提出了“网关对”的有向图,它能够解决同一时间单位内任务数目众多,状态空间生成性能低下的问题;其次,研究了在最优匹配算法中嵌入按需执行“网关对”有向图的方法,实现了模型执行与匹配运算同时进行的高效最优匹配计算。真实案例结果表明该算法在临床路径治疗方案灵活的场合下,能够有效解决路径变异的检测问题。6.本论文研究和开发了临床路径变异检测与分析系统,分别以荷兰马斯特里特医院的重症监护室机械通气脱机临床路径和中国人民解放军总医院的不稳定性心绞痛临床路径作为复杂诊疗流程和灵活诊疗流程的案例,利用临床实际数据展开研究。对重症监护机械通气脱机临床路径利用典型控制流临床路径变异检测方法,检出了类型全面、富含上下文流程信息的变异项,应用过程发现算法发现了群体的变异规律,指导医务人员完成了对原有临床路径进行了再设计;对不稳定性心绞痛临床路径利用时间任务矩阵临床路径变异检测方法,在大量的、实际情况各异的病人数据中进行了变异检测,对变异项按类型分组并进行卡方检验,实现了变异发生原因的推断,进而辅助医务人员提出路径改进和干预的措施。研究结果表明,本论文提出的方法和系统可以有效检出实际发生的变异,基于变异检测结果得到的分析结论可以有效辅助医生修订临床路径并改善诊疗活动。