基于多色集合理論的醫院異常工作流處理建模①

冉梅梅,王曉華,何 焱,楊 敏

1(遵義醫藥高等專科學校 信息技術網絡管理中心,遵義 563006)

2(遵義醫科大學 醫學信息工程學院,遵義 563006)

工作流異常是指通過一定的技術手段,根據某種處理機制與相關的處理方法來解決工作流中的異常情況,使得工作流程能夠恢復到正常狀態,正確的執行[1].

異常事件有數據異常事件、時態異常事件、WF異常事件、外部異常事件、不一致異常事件、系統/應用程序異常事件[2].劉瓊昕在文獻[3]中提出了一種基于ECA和案例推理的工作流異常處理模型,該模型既保持了ECA規則的高效性,又具有案例推理的靈活性和自學習性.王全峰在文獻[4]中對異常進行了分類,并且利用工具實現了可預見異常處理模塊.麻亞翰文獻[5]主要是針對數據異常進行了定義與分類,并提出了系統遍歷圖算法.張婷等在文獻[6]中采用著色Petri網的建模工具CPN Tools建立了層次化的工作流異常處理機制模型.于萬鈞等在文獻[7]中基于OWL建立了任務異常與處理模式之間的映射關系.張春輝在文獻[8]中闡述了案例推理技術的自學習能力可以使案例庫隨著異常次數的增加而增大,擴大異常處理的范圍.馮復劍在文獻[9]中從工作流時間角度提出了一種工作流時間異常處理方法.白紅梅在文獻[10]中擴展了UML活動圖,提出了T型工作流恢復算法.崔磊在文獻[11]中提出基于事務的異常處理優化策略.文獻[12]中提出了一種支持異常處理的靈活工作流模型和相應的QoS性能分析方法.文獻[13]中基于異常效率的考慮而重構流程模型可以提高業務流程的整體生產率.

目前,由于醫院異常工作流較為復雜,異常大部分是不可預見的,多色集合理論主要是用于對產品概念設計[14]、立體車庫分區管理[15]、數控機床故障[16]等進行建模研究,還未有相關學者采用多色集合對醫院工作流異常進行建模處理,只有利用Petri Nets 對工作流異常進行了建模,采用Petri-net、謂詞表達式等描述工作流雖然較為嚴密,但是對于形式多樣的工作流進行異常處理的描述過于復雜、缺乏智能性等方面的缺點[17].

醫院異常工作流種類較多、不可預測,多色集合理論建模優勢是能夠對復雜對象建立統一的數學模型,并且多色集合的圍道矩陣可以從橫、縱兩個維度進行擴展來描述異常工作流.因此本文提出了基于多色集合理論的醫院異常工作流處理建模,主要是在課題組前期基于多色集合理論的醫院工作流建模的基礎上[18,19],擴展多色集合理論對醫院異常工作流建模.根據異常事件與異常類型以及活動節點之間的關系,建立圍道推理矩陣,最終根據異常工作流推理規則推理出多色圖模型,該模型具有統一性、可擴展性、智能性,根據推理規則能夠推理出異常流程處理方法.

1 基本理論

1.1 多色集合

多色集合(polychromatic sets)是在傳統集合的基礎上結合模糊數學、數理邏輯以及矩陣知識形成的,其特點是能夠采用統一的數學模型來對復雜對象建模.典型的多色集合主要包含6種成分[20],如下式(1)所示.

其中,A表示研究對象的集合,F(A)是對象的統一著色,F(a)表示集合中元素的個人顏色.

1.2 多色圖

多色圖的邊與節點都是由多色集合構成的,豐富了節點與邊的表達能力.主要由3部分組成[21],如下式(2)所示.

2 醫院工作流的形式化

醫院異常工作流可以分為可預見與不可預見異常,其中可預見異常是結構化的異常,是能夠預先知道哪個活動會發生異常;不可預見異常是在活動運行過程中產生的異常,是不可預見性的.利用多色集合理論的圍道矩陣與多色圖對醫院異常工作流進行建模,圍道矩陣能夠清楚地描述異常與類型之間的關系,多色圖模型能夠清楚地表示出流程活動之間異常的處理方法.醫院工作流出現異常節點之間都存在共同事件,例如:局域網異常、操作異常等.因此,在用對象集合的個人顏色表示事件時,可以將共同的異常事件抽象為公共異常事件fp,個人顏色f可以分割為,其中fp表示公共異常事件,fo表示其他異常事件.

2.1 正常運行的工作流活動節點順序關系

原子活動:是指不能夠再被分為子活動的活動ai,用節點集合A表示工作流中活動節點,?ai∈A;F(ai)→F(at):活動ai在活動at之前執行.

起始活動:無前驅活動,只有后繼活動的活動節點,用符號a1表示,可形式化為式(3).

終止活動:只有前驅活動,而無后繼活動,可以形式化為式(4).

與分關系:一個活動執行后并行執行兩個活動,可以形式化為式(5).

與合關系:兩個活動同時執行完成后再執行后續活動,可以形式化為式(6).

或分關系:一個活動執行完成后再執行一個或多個活動,可形式化為式(7).

或合關系:一個活動或多個活動執行完后再執行后續活動,可形式化為式(8).

2.2 醫院工作流的多色圖模型

若定義a1,a2,···,an是某系統的某項業務流程,則a1是起始節點,an是結束節點,假設該業務流程只存在順序結構,其多色圖模型可以描述為圖1.

圖1 醫院工作流的多色圖模型

[A×A]表示活動節點之間的順序關系,如活動關系圍道矩陣所示:

2.3 工作流的異常類型

工作流異常類型用對象的體A(F)來表示,異常事件用對象的個人顏色F(a)表示,[F(a)×A(F)]圍道矩陣表示異常事件與異常類型之間的關系,如下矩陣(工作流異常類型圍道矩陣)所示.

如果afij=1,第i行表示異常事件是哪些異常類型的組成部分,第j列表示某異常類型是由哪些異常事件導致的,即這些異常事件的其中某一個發生都會導致該種異常類型.

2.4 工作流的異常行為處理

2.4.1 無外部節點的異常處理

(1)掛起

掛起是指當運行某個工作流節點時,相關的資源不能滿足活動節點的需要,活動節點就不能繼續運行,只能處于停滯狀態,即為掛起.

定義G(xa).在滿足x條件下活動a能夠繼續運行,用邏輯表達式形式化為式(9),用多色圖可以描述為圖2.

圖2 掛起多色圖模型

圖2中工作流節點運行至a3時,由于某種條件不能滿足,就不能繼續向后運行a4活動節點了,所以擴展多色圖的邊,用來表示掛起狀態.直到活動節點的條件滿足后,才能取消掛起狀態.

(2)向后回滾

ai,aj∈A,i>j,H(xi)f?→H(xj)

定義 且表示在條件f不能滿足的情況下,使得活動節點從xi遷移至活動節點xj.

向后回滾又分為向后直接回滾與向后間接回滾.

① 直接回滾

是指由后一個活動節點回滾至前一個活動節點,可以用邏輯表達式形式化為式(10),用多色圖可以描述為圖3.

圖3 直接回滾多色圖模型

② 間接回滾

是指工作流運行至某個節點時,由于某種操作錯誤而需要回滾兩個或兩個以上的活動節點.可以用邏輯表達式形式化為式(11),用多色圖表示為圖4.

圖4 間接回滾多色圖模型

(3)向前跳躍

向前跳躍也可以分為向前直接跳躍與向前間接跳躍.

① 向前順序跳躍

是指在當活動節點運行至ai時,ai不能夠繼續運行,但是與后一個活動無數據交互時,可以直接跳躍至ai+1的活動,可以邏輯形式化為式(12),用多色圖表示為圖5.

圖5 向后直接跳躍多色圖模型

② 向前跨越

是指當活動節點運行至ai時,ai不能夠繼續運行,后面第i+k活動節點不與前繼活動發生數據交互,則可以由活動ai跳躍至活動ai+k(k>0),可以邏輯形式化為式(13)用多色圖表示為圖6.

圖6 向前間接跳躍多色圖模型

異常關系圍道矩陣可描述為如下異常關系圍道矩陣:

2.4.2 有外部節點的異常處理

當系統出現異常時,不是立即產生回滾操作或者向前跳躍操作,需要外部事件參與處理異常,滿足節點運行條件后,才能執行回滾、向前跳躍、節點重復等三類操作.在描述回滾、向前跳躍、節點重復的多色圖和圍道矩陣時,要加入外部節點aw.受篇幅所限,本小節僅以回滾操作為例(圖7、外部事件圍道矩陣),當節點ak+1出現異常后,需要外部節點aw處理后,再回滾到上一節點ak.

外部事件圍道矩陣如下所示,其中wij表示具體外部處理事件的活動節點.

圖7 調用外部事件的多色圖模型

用多色集合中對象的統一著色F(A)來表示工作流異常狀態,F1表示掛起狀態,F2表示向前直接回滾狀態,F3表示向前間接回滾狀態,F4表示向后直接跳躍狀態,F5表示向后間接跳躍狀態.因此F(A)表示為式(14):

異常事件處理圍道矩陣可用如下矩陣表示:

活動間異常弧道圍道矩陣如下所示:

上式中,如果faij=1,表示邊之間存在異常行為處理,并且用弧線連接,如果與ai之間的值為1,表示掛起狀態.

異常工作流用多色集合理論可以形式化為式(15).

3 醫院異常工作流實例化研究

醫院工作流可能由于某個資源缺乏或病人不了解流程而導致流程不能按照預期運行,以病人在門診就診為例,流程可以用形式化為如下矩陣:

活動節點名稱、異常事件與異常事件類型用表分別用表1、表2、表3表示.

表1 活動節點名稱表

表2 異常事件名稱表

表3 異常事件類型表

由于醫院信息化已經普及,大部分活動節點可能都會出現與系統相關的問題后,從而導致異常.因此,異常事件可以分為共有事件與其他事件,事件描述為式(16).

利用圍道矩陣(17)來描述活動節點間異常事件的類型,圍道矩陣(19)描述異常事件與異常事件類型之間的關系.在工作流中,根據圍道矩陣(17)與圍道矩陣(19)能夠知道活動節點間發生了哪些異常,以及是什么導致異常的.例如,掛號活動a2與分診活動a3之間的異常事件類型是A(F1),在對應的圍道矩陣(19)中可以識別出導致此次異常的事件有:fp、fr7、fr8、fr9、fr10、f15、f17.

根據矩陣(18)[F(a)×A(F)]、矩陣(19)[F(A)×F(a)]、矩陣(17)[×A(F)]可以推理醫院異常工作流多色圖模型.

基于多色圖的異常工作流模型推理規則:

(1)根據活動圍道矩陣[A×A]形式化出工作流正常運行流程多色圖模型.

(2)活動組根據[×A(F)]可以建立多色圖基本連接模型,并且可以推理出異常事件類型A(Fi);

(3)異常事件類型A(Fi) 根據圍道矩陣[F(a)×A(F)]能夠推理出異常事件fi;

(4)根據圍道矩陣[×A]可以推理出活動之間異常處理為弧道;

(5)最后,異常事件再根據圍道矩陣[F(A)×F(a)]就能夠推理出異常事件的操作行為Fi.

圖8就是根據以上推理規則得出的醫院工作流異常多色圖模型,用集合的形式可以表示為式(21).

圖8 基于多色圖的門診異常處理模型

4 總結

本文采用多色集合理論對醫院異常工作流進行建模,利用多色集合圍道矩陣描述出活動節點、異常事件、異常事件類型之間的關系,然后根據矩陣以及推理規則自動生成醫院異常工作流多色圖模型,通過擴展典型多色集合與多色圖的成分來形式化醫院異常工作流,對多色圖的邊進行擴展,能夠豐富多色圖的表達能力,使正常工作流的邊與異常處理的邊一目了然.利用多色集合描述異常圍道矩陣的優勢是圍道矩陣的橫向與縱向能夠根據活動節點的增加而增加,根據多色圖的推理規則自動生成多色圖模型.

本文推理出的異常工作流推理模型是根據前面建立的圍道矩陣進行推理的,由于推理矩陣可以根據各醫院的實際情況建立,并且后期可以在圍道矩陣的橫向與縱向增加相應的異常事件與異常類型.因此,建立的異常工作流多色圖模型具有可靠性、統一性、可擴展性、智能型,根據多色圖異常工作流模型可以推理處對特定異常事件作出的具體處理方法.后期通過算法實現推理規則后,能夠提高醫院異常事件處理效率.