Modeling healthcare processes as service orchestrations and choreographies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Service‐oriented architecture is becoming increasingly important for healthcare delivery as it assures seamless integration internally between various teams and departments, and externally between healthcare organizations and their partners. In order to make healthcare more efficient and effective, we need to understand and evaluate its processes, and one way of achieving that is through process modeling. Modeling healthcare processes within a service‐oriented environment opens up new perspectives and raises challenging questions. The purpose of this paper is to investigate one of these questions, namely the suitability of web service orchestration and choreography, two closely related but fundamentally different methodologies for modeling web service‐based healthcare processes. Design/methodology/approach The authors use a case‐based approach that first developed a set of 12 features for modeling healthcare processes and then used the features to compare orchestration and choreography for modeling part of the scheduled workflow. Findings The findings show that neither methodology can, by itself, meet all healthcare modeling requirements in the context of the case study. The appropriate methodology must be selected after consideration of the specific modeling needs. The authors identified usability, capabilities, and evolution as three key considerations to assist with selection of a methodology for healthcare process modeling. Further, sometimes one method will not meet all modeling needs and hence the authors recommend combining the two methodologies in order to harness the benefits of modeling healthcare processes in a service‐oriented environment. Originality/value Although literature exists on process modeling of web services for healthcare, there are no criteria describing necessary features for micro‐level modeling, nor is there a comparison of the two leading service composition methodologies within the healthcare context. This paper provides some necessary formalization for process modeling in healthcare.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle