search query: @keyword flow / total: 14
reference: 10 / 14
« previous | next »
Author:Manninen, Antti Ilari
Title:Applying the Principles of Process Mining to Finnish Healthcare
Prosessilouhinnan periaatteiden hyödyntäminen suomalaisessa terveydenhuollossa
Publication type:Master's thesis
Publication year:2010
Pages:105 s. + liitt. 5      Language:   eng
Department/School:Informaatio- ja luonnontieteiden tiedekunta
Main subject:Teollisuustalous   (TU-22)
Supervisor:Lillrank, Paul
Instructor:Lehto, Teemu
Electronic version URL: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201203131435
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  6085   | Archive
Keywords:process mining
healthcare
activity
flow
episode
evidence-based medicine
prosessilouhinta
terveydenhuolto
aktiviteetti
virta
episodi
näyttöihin perustuva lääketiede
Abstract (eng): Healthcare patient records contain a large amount of data, but this data is not used in a systematic, process development oriented way.
The picture of what happens in the process across organizational boundaries is often unclear.
Process mining is a technique for programmatically extracting process information from event logs.
This study takes event logs from Finnish healthcare sector and applies process mining to these logs.
The logs are taken from Meilahti and Töölö hospitals, both located in the Helsinki area.

In this study a product prototype applying a refined process mining algorithm is developed and validated.
This prototype produces process model based on the activities and transitions found from the log and groups the separate process instances found from the log to classification groups.
The resulting models are presented graphically.
Statistics and figures are shown in the resulting analysis models to enable fast analysis of processes.

The process model created by process mining is a fact-based model describing patient episodes.
This principle of drawing a process model is fundamentally different from traditional, expert driven process modeling.
Process models created this way could be used, for example, for validation or to give insight into the current status of the processes.

The reception caused by the process mining based product prototype has been positive and the resulting process models drawn using it have aroused interesting discussions.
Some challenges still exist, especially with visual properties of the drawn models as well as with the performance of the algorithm, but it looks clear that the tool would provide clear business benefits.
Abstract (fin): Terveydenhuollon järjestelmiin tallennettavat potilastietokannat sisältävät suuren määrän dataa, mutta tätä dataa ei useinkaan hyödynnetä systemaattisesti prosessien kehityksessä.
Organisaatiorajat ylittävä tieto prosessien tilasta on usein epäselvä.
Prosessilouhinta (process mining) on tekniikka, jolla prosessitietoa kerätään ohjelmallisesti tietokannoista.
Tässä tutkimuksessa käsitellään Suomen terveydenhuoltojärjestelmistä poimittuja potilastietokantoja ja sovelletaan prosessilouhintaa näihin kantoihin.
Data on kerätty Helsingissä sijaitsevista Meilahden ja Töölön sairaaloista.

Tutkimuksessa kehitetään tuoteprototyyppi, jonka avulla prosessilouhinta-algoritmin toimintaa voidaan validoida.
Tämä prototyyppi tuottaa prosessimallin tietokannasta löytyvistä aktiviteeteista ja niiden välisistä siirtymistä.
Lisäksi se ryhmittelee datasta löytyvät prosessi-instanssit keskenään samankaltaisiin luokkiin.
Tuloksena syntyvät prosessimallit esitetään graafisesti.
Analyysimalleihin lasketaan myös erilaisia tunnuslukuja prosessianalyysin helpottamiseksi.

Prosessilouhinnan tuottama prosessimalli perustuu puhtaasti tosiasioihin ja kuvaa prosessia potilaan kokeman episodin kautta.
Tämä periaate prosessimallien piirtämiseen on huomattavan erilainen perinteiseen, asiantuntijalähtöiseen prosessimallinnukseen verrattuna.
Tällä tavalla tehtyjä prosessimalleja voidaan käyttää esimerkiksi mallien validointiin tai prosessin nykytilan kartoitukseen.

Tuoteprototyypin saama vastaanotto on ollut positiivista ja sen avulla piirretyt prosessimallit ovat herättäneet vilkasta keskustelua.
Prototyypissä on toki edelleen joitakin haasteita, liittyen pääasiassa prosessimallien graafisiin ominaisuuksiin sekä algoritmin suorituskykyyn.
Tuotteen kaupallinen potentiaali vaikuttaisi kuitenkin varsin suurelta ja hyödyt selkeiltä.
ED:2010-05-24
INSSI record number: 39677
+ add basket
« previous | next »
INSSI