简介：这份报纸学习在一个耐心的照顾过程的每个阶段以内定义医疗服务活动的一条临床的小径的设计。优先的研究开发了考虑发生在照顾进程的服务的轨道的临床的进程模型，由使用进程执行日志上的数据采矿技术。提供临床的小径设计的一个更有效的方法的一条新奇途径在这篇论文被介绍。基于TEI@I方法论的策略，建议途径集成统计方法，优化技术和数据采矿。与preprocessed数据，一个复杂照顾过程随后被划分成每个阶段的几个医药阶段，然后模式被识别，并且因此，一条临床的小径被开发。最后，建议方法被用于真实世界，用从在北京的一所医院导出的档案的数据，包含各种各样的部门的大约三疾病，与为每疾病的300件样品的一般水准。realworld应用程序的结果证明建议方法罐头自动地并且高效地便于临床的小径设计。对在这份报纸的域的主要贡献包括(a)在保健领域的TEI@I方法论的一个新应用程序，(b)为复杂进程分析的一个新奇方法，(c)在真实世界上的自动临床的小径设计的有形的证据。

简介：有效职员rostering并且遇见门诊病人需求的耐心的安排是一项很复杂、动态的任务。由于受欢迎的变化和专家可获得性，专家分配一定很灵活、非近视。医药专家典型地在亚专门化被限制，服务几个病人组织并且是在对诊所和操作空间的耐心的访问的链的关键资源(或)。克服一个近视看法一次离开安排的约会，当分配关键资源到不同的耐心的组时，我们通过耐心的约会的链探讨耐心的流动。我们在场到花名同活动和病人的专家的自动分配的一条新、数据驱动的算法的途径组织。由他们的很自然，简化数学模型不能捕获对被建模的系统特征的复杂性。在我们的途径，到他们的日常活动的专家的分配对过去和现在的关键资源可获得性，以及到过去的资源分配灵活、应答。在花名同活动的可变性活跃地被最小化，以便提高供应链流动。与用实验数据的申请盒子的分离事件的模拟，我们说明我们的途径怎么改进耐心的服务水平(SL，病人的百分比服务了在时间上)象一样等待时间(天)，没有在资源能力的变化。

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