- -

Representación, interpretación y aprendizaje de flujos de trabajo basado en actividades para la estandarización de vías clínicas

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

Compartir/Enviar a

Citas

Estadísticas

  • Estadisticas de Uso

Representación, interpretación y aprendizaje de flujos de trabajo basado en actividades para la estandarización de vías clínicas

Mostrar el registro sencillo del ítem

Ficheros en el ítem

dc.contributor.advisor Benedí Ruiz, José Miguel es_ES
dc.contributor.advisor Traver Salcedo, Vicente es_ES
dc.contributor.author Fernández Llatas, Carlos es_ES
dc.date.accessioned 2009-05-06T15:22:23Z
dc.date.available 2009-05-06T15:22:23Z
dc.date.created 2009-04-23T08:00:00Z es_ES
dc.date.issued 2009-05-06T15:22:19Z es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/4562
dc.description.abstract 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 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.source Riunet
dc.subject Workflow mining es_ES
dc.subject Workflow es_ES
dc.subject Estandarización es_ES
dc.subject Vias clinicas es_ES
dc.subject Reconocimiento de formas es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.subject.classification TECNOLOGIA ELECTRONICA es_ES
dc.title Representación, interpretación y aprendizaje de flujos de trabajo basado en actividades para la estandarización de vías clínicas
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.subject.unesco 120320 - Sistemas de control médico es_ES
dc.subject.unesco 1203 - Ciencia de los ordenadores es_ES
dc.subject.unesco 12 - Matemáticas es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/4562 es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.description.bibliographicCitation Fernández Llatas, C. (2009). Representación, interpretación y aprendizaje de flujos de trabajo basado en actividades para la estandarización de vías clínicas [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/4562 es_ES
dc.description.accrualMethod Palancia es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/acceptedVersion es_ES
dc.relation.tesis 3021 es_ES


Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem