Describir los mejores procesos para ejecutar correctamente una estrategia de
una forma eficiente y con calidad no es siempre una tarea fácil. La estandarizaci
ón de procesos en general y de Vías Clínicas en particular requiere de potentes
herramientas de especificación e implementación que apoyen a los expertos en
diseño. La utilización de modelos de Flujos de Trabajo (del inglés Work ows)
facilita a los expertos en diseño la creación las reglas de ejecución de sus sistemas
como si fueran programadores. Aún así debido a la gran mutabilidad de
los procesos reales, es muy difícil conocer como los procesos se están ejecutando
en la realidad. La utilización de técnicas de reconocimiento de formas pueden
ayudar a los expertos en procesos a inferir, a partir de muestras de ejecución
pasadas, modelos que expliquen la forma en la que estos procesos están efectivamente
ejecutándose. Este paradigma es conocido como Aprendizaje de Flujos
de Trabajo (del inglés Work ow Mining).
Los cambios de estado en los procesos de cuidado existentes en las Vías
Clínicas se basan en los resultados de las acciones. Los modelos actuales de
Aprendizaje de Flujos de Trabajo no recogen esta información en sus corpus. Por
eso, los actuales sistemas de aprendizaje no cubren las necesidades de problemas
complejos como es el caso de las Vías Clínicas.
En esta Tesis se van a estudiar los modelos de representación, interpretación
y aprendizaje de Flujos de Trabajo con la intención de proponer un modelo
adecuado para resolver los problemas que impiden a los diseñadores de procesos
complejos, como Vías Clínicas, utilizar técnicas de Aprendizaje de Flujos de
Trabajo. Para ello se va a definir un nuevo paradigma adecuado para el apoyo
al diseño de Vías Clínicas, además de proporcionar herramientas para su uso.
Por esto en esta Tesis se presenta además un modelo de representación de Flujos
de Trabajo con una alta expresividad y legibilidad, una herramienta software
capaz de ejecutar y simular Flujos de Trab / Fernández Llatas, C. (2009). Representación, interpretación y aprendizaje de flujos de trabajo basado en actividades para la estandarización de vías clínicas [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/4562 / Palancia
| Identifer | oai:union.ndltd.org:upv.es/oai:riunet.upv.es:10251/4562 |
| Date | 06 May 2009 |
| Creators | Fernández Llatas, Carlos |
| Contributors | Benedí Ruiz, José Miguel, Traver Salcedo, Vicente, Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació |
| Publisher | Universitat Politècnica de València |
| Source Sets | Universitat Politècnica de València |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| Source | Riunet |
| Rights | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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