Checking Medical Process Conformance by Exploiting LLMs

Giorgio Leonardi

doi:10.3390/app151810184

2025-09-18

Giorgio Leonardi *

Stefania Montani

Manuel Striani

DOI：10.3390/app151810184

原文链接

查看原文

摘要

En 中文

临床指南作为医疗机构的标准流程模型，通常以文本化、非结构化的形式存在。这一问题阻碍了经典符合性检查算法在医疗领域的应用，因为这些算法需要接收经过形式化且计算机可解释的流程描述作为输入。本文中，（i）我们提出利用大型语言模型（LLM）来克服这一问题，以从文本化指南中提取规范性规则；（ii）随后我们检查并量化患者事件日志与这些规则的符合程度。此外，（iii）我们采用该方法作为评估不同流程发现算法从事件日志中挖掘的模型质量的一种手段，通过比较其与规则的符合性来实现。我们在卒中领域测试了本研究。关于符合性检查，我们验证了意大利北部四家医院对一项关于诊断时机的通用规则以及两项涉及溶栓治疗的规则的合规性，并识别了与其他涉及磁共振设备可用性的规则相关的一些问题。关于流程模型发现评估，我们评估了在数据集上启发式挖掘器（Heuristic Miner）相对于其他挖掘算法的优越性。值得注意的是，我们基于LLM的规则提取方法的简便性使其能够快速应用于其他领域。

Keyword:

process mining

large language models

conformance checking

medical applications