Abstract
Bir iş süreci yönetim tekniği olan süreç madenciliğinin sağlık alanında uygulamaları her geçen gün artmaktadır. Süreç madenciliğinde, bilgi sistemlerinde kaydedilen olay günlüklerinden hareketle sürecin keşfedilmesi, uygunluk kontrolü ve süreç iyileştirme olmak üzere üç temel amaçla, süreci analiz etmek mümkün olmaktadır. İnsan odaklı, dağıtık, karmaşık ve çok disiplinli sağlık süreçleri verisine süreç madenciliği tekniklerini uygulamak ve sağlık hizmetlerinin kalitesini arttırmak için hasta tabanlı sağlık süreçleri verisinin süreç ve olay tabanlı olay günlüğüne dönüştürülmesi, bir süreç madenciliği projesinin ilk adımıdır. Çok perspektifli süreç madenciliğinde keşfedilen süreç modeli kontrol akışı, örgütsel, veri, zaman ve fonksiyona gibi farklı perspektiflerden genişletilerek, keşfedilen süreç daha anlamlı hale gelmektedir. Bu çalışmada ve çok perspektifli süreç madenciliği uygulamak adına hastane bilgi sistemlerinde dağıtık olarak kaydedilen sağlık süreçleri verisini olay günlüğüne dönüştürme için bir yöntem önerilmiştir. Veri dönüştürme yöntemi; veri toplama ve veri güvenliği, verinin bütünleştirilmesi, veri dönüştürme, veri ön işleme, özellik seçimi ve çıkarımı ve çok perspektifli süreç madenciliği analizi olmak üzere altı adımdan oluşmaktadır. Türkiye’deki bir üniversite hastanesine ait ameliyat süreci verisi, olay günlüğüne dönüştürülerek yapılan durum çalışması ile önerilen yöntem doğrulanmıştır. Durum çalışmasına ait ameliyat süreci verisine süreç keşfi algoritması uygulanmış ve gerçekleşen süreç keşfedilmiş, veri dönüştürme yönteminin uygulanabilirliği gerçek veri üzerinde gösterilmiştir. Yöntemin sağlık profesyonelleri için yol gösterici özelliği ile, çok perspektifli süreç madenciliğinin Türkiye’de sağlık alanındaki uygulamalarına katkıda bulunması beklenmektedir.
Publisher
Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University
Reference55 articles.
1. 1. Aalst, W. M. P., Process Mining: Data Science in Action, Springer, Heidelberg, 2016.
2. 2. Aalst, W. M. P., Adriansyah A., Medeiros A. K. A. D., Arcieri, F., Baier T., and T. B. et al., Process mining manifesto, Business Process Management (BPM) Workshops: 2011 International Workshops, Clermont-Ferrand-France, 169–194, 2012.
3. 3. Munoz-Gama J. et al., Process mining for healthcare: Characteristics and challenges, J Biomed Inform, 127, 103994, 2022.
4. 4. E. De Roock and N. Martin, Process mining in healthcare – An updated perspective on the state of the art, J Biomed Inform, 127, 103995, 2022.
5. 5. Man’s R. S., Aalst W. M. P. Van Der, and Vanwersch R. J. B., Process Mining in Healthcare Evaluating and Exploiting Operational Healthcare Processes, 1-91, Springer International Publishing, Heidelberg, 2015.