Process Mining the Performance of a Real-Time Healthcare 4.0 Systems Using Conditional Survival Models
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
As the world moves into the exciting age of Healthcare 4.0, it is essential that patients and clinicians have confidence and reassurance that the real-time clinical decision support systems being used throughout their care guarantee robustness and optimal quality of care. However, current systems involving autonomic behaviour and those with no prior clinical feedback, have generally to date had little focus on demonstrating robustness in the use of data and final output, thus generating a lack of confidence. This paper wishes to address this challenge by introducing a new process mining approach based on a statistically robust methodology that relies on the utilisation of conditional survival models for the purpose of evaluating the performance of Healthcare 4.0 systems and the quality of the care provided. Its effectiveness is demonstrated by analysing the performance of a clinical decision support system operating in an intensive care setting with the goal to monitor ventilated patients in real-time and to notify clinicians if the patient is predicted at risk of receiving injurious mechanical ventilation. Additionally, we will also demonstrate how the same metrics can be used for evaluating the patient quality of care. The proposed methodology can be used to analyse the performance of any Healthcare 4.0 system and the quality of care provided to the patient.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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