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摘 要：文章利用多色集合理论的围道矩阵对医院故障处理进行建模研究，以改善现有信息系统的异常处理功能，优化医疗服务。首先，文章阐述了工作流异常的形式化方法与多色集合理论的研究领域;其次，分析了故障处理模块的构成，用围道矩阵分别描述了故障数据采集模块、故障知识库检索模块、故障规则库处理模块、故障处理方法模块;最后，根据医院门诊故障常见类型构建了统一的多色集合故障处理模型，该模型具有通用性与统一性。
关键词：多色集合;围道矩阵;故障处理;知识库
中图分类号：O157.5 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）06-0132-05
Research on Clinic Accident Handling Model Based on Polychromatic Sets
RAN Meimei1，WANG Xiaohua2，3，GAO Fei3，YANG Min2
（1.Information Technology Network Management Center，Zunyi Medical and Pharmaceutical College，Zunyi 563006，China;
2.School of Medical Information Engineering，Zunyi Medical University，Zunyi 563006，China;
3.Information Department，Affiliated Hospital of Zunyi Medical University，Zunyi 563000，China）
Abstract：This paper uses the contour matrix of the polychromatic sets theory to conduct modeling research on hospital fault handling，so as to improve the abnormal handling function of the existing information system and optimize medical services. Firstly，the formal method of workflow exception and the research field of polychromatic sets theory are elaborated;secondly，the composition of the fault handling module is analyzed，and the fault data acquisition module，fault knowledge base retrieval module，fault rule base handling module and fault handling method module are described respectively by contour matrix;finally，a unified polychromatic sets fault handling model is constructed according to the common types of hospital clinic faults. The model has universality and unity.
Keywords：polychromatic sets;contour matrix;fault handling;knowledge base
0 引 言
異常工作流是正常工作流产生的异常行为，管理异常工作流主要包含了三部分[1]：第一，表示异常管理;第二，实施与执行异常;第三，分析异常。目前，医院信息化水平在不断地提高，医院主要采用了HIS、PACS、RIS、LIS等系统，系统之间交互可能会产生部分数据异常。医院工作流除产生数据异常外，还可能会因为人、物、网络等原因产生异常。大部分专家学者都是对自动化异常工作流程进行了研究。然而，关于医院异常工作流研究的文献较少，医院异常流程与自动化异常流程差别较大，医院大部分流程活动都涉及了人，而自动化异常流程主要原因在于机器故障。
在临床信息系统中引入了工作流以便更好地处理临床信息系统复杂而且多变的业务流程，提出了基于工作流的临床信息系统[2];王辉[3]在文献中设计并实现了WSEHF（workflow System Exception and handling Framework）核心系统模块的大部分功能，提出了可预测异常的处理机制;田静[4]在论文中分别对可预测异常与不可预测异常进行了建模，可预测异常采用ECA规则与HCA规则结合建模，不可预测异常采用层次式失效恢复算法，文中的异常处理只有继续执行、挂起、跳转三个状态，在医院中只适合处理因数据导致异常的流程;刘畅[5]在文献中提出一种基于事件—条件—动作（ECA）规则和案例推理（CBR）的工作位置异常处理模型;胡坚[6]在文献中结合AOP技术，提出了新的异常处理的后向恢复和横向替代恢复方式;黄龙达[7]在文献中提出了基于WF-net与ECA规则的工作流恢复网模型，描述了模型元素与EA规则的映射关系，利用ECA规则可以处理可预测异常;赖耀东[8]在论文中提出了基于Agent虚拟组织工作流管理系统的异常处理机制;王跃[9]在文献中利用Agent的智能性、分布性、主动性，提出了基于Agent的异常工作流处理方法;朱锦泉[10]在文献中构建了异常监测、分析、处理机制，增加了触发和向后恢复的方法，提出了基于事务的工作流异常处理模型;孙瑞志[11]在文献中利用Petri Ners对异常工作流进行形式化描述。 在早期，多色集合理论主要用于航空航天领域的研究[12]。目前，该理论主要用于研究机械工作流建模[13]、约束模型与协同优化算法[14]、仓库货位分配建模[15]、动车组转向架系统故障传播建模[16]、立体车库车位分配建模[17]、数控机床故障诊断建模[18]、资源配置[19]、系统间互操作[20]，在文献[21，22]中利用多色集合理论的围道矩阵与多色图对医院工作流进行了建模研究，构建了统一的数学模型，但是并未涉及到医院的异常工作流。多色集合理论中的层次结构模型能形式化地推理问题的解决方案，栾飞[23]在文献中将改进的遗传算法与多色集合理论的层次结构相结合以求解柔性车间调度的约束问题;王雪萍[24]在文献中利用层次结构从纵向与横向两个维度形式化人才培养体系结构;靳江艳[25]在文献中利用层次结构探索全三维环境下测量信息表示与获取。
多色集合理论层次结构在建模过程中具有逻辑性清晰、复杂对象简单化等优势，而医院异常工作流突发状况较多、异常类型复杂。因此本文采用多色集合理论围道矩阵对医院门诊故障处理进行建模。团队一直致力于应用多色集合理论在医院系统互操作、工作流、电子病历等方面的研究，本文在前期研究的基础上，分析医院故障处理模块的构成，将故障活动节点共有的属性故障事件类型抽象成统一颜色F（A），故障事件处理方法抽象成个人颜色f（a），利用围道矩阵分析清楚统一颜色与个人颜色之间的关系。最终构建了基于多色集合理论的故障处理统一数学模型，该模型还具有通用性。
1 多色集合理论
多色集合（Polychromatic Sets）是在传统集合的基础上结合模糊数学、数理逻辑以及矩阵知识形成的，其特点是能够采用统一的数学模型来对复杂对象建模。典型的多色集合主要包含六种成分[12]，如式（1）所示。
PS=（A，F（A），F（a），[A×F（A）]，[A×F（a）]，
[A×A（F）]） （1）
其中，A為研究对象的集合，F（A）为对象的统一着色，F（a）为集合中元素的个人颜色。
（2）
[A×F（A）]的行布尔矢量值为1时，描述的是元素ai的个人着色F（ai）中与统一着色同名的那些个人颜色。
2 医院门诊故障处理
2.1 故障处理模块分析
假设医院各个活动节点都有故障信息采集器，各个故障类型都设置了标识值，故障信息最终会传到远程处理终端。因此故障处理模块需要设有：故障数据采集模块、故障知识库检索模块、故障规则库处理模块、故障处理模块，如图1所示。
故障数据采集模块：将故障信息采集器采集到的故障数据，存储到故障数据采集围道矩阵中。
故障知识库检索模块：利用多色集合围道矩阵构建故障知识库围道矩阵，由故障节点与故障类型构成。
故障规则库处理模块：根据故障原因与故障解决方法构建故障规则库围道矩阵。
故障处理模块：根据故障规则库检索出故障处理方法后，故障处理模块再通知相应负责人进行处理。
2.2 构建故障处理围道矩阵
故障采集围道矩阵能够采集某活动节点ai是否发生故障，如矩阵[A×G]所示：
（3）
故障知识库围道矩阵用于活动节点ai发生故障时，记录活动节点ai的故障类型Fj，如式（4）所示：
（4）
矩阵[A×G]中，a1，a2，…，an为故障节点的集合，g1，g2，…，gn为故障标识，故障处理系统通过agij的值判断哪个活动节点出现了故障，agij的值为：
（5）
矩阵[A×F（A）]中，采用二元组围道矩阵描述故障知识库围道矩阵，其中Fi为故障类型，atFij的值为：
（6）
故障知识库处理围道矩阵是用于描述故障Fj对应的具体处理方法ft，如式（7）所示。
（7）
矩阵[F（A）×f（a）]中，采用围道矩阵描述故障规则库，fi为故障Fj的处理方法。
（8）
故障处理工作对象围道矩阵用于记录故障处理方法ft需要的工作人员td或md如式（9）所示：
（10）
P=<T，M>={t1，t2，t3，…m1，m2，…mj}，T为信息科工作人员集合，M为后勤处工作人员集合。
因此，基于多色集合理论的故障处理模型可以描述为式（11）：
PS=（A，P，G，F（A），f（a），[A×G]，[F（A）×f（a）]，
[A×F（A）]，[F（A）×f（a）]，[f（a）×P]） （11）
2.3 故障处理算法
故障处理算法流程：
第一步：根据数据采集器收集到的故障标识符t检索[A×G]判断是哪个活动节点ai发生了故障;
第二步：根据数据采集器收集的故障类型l与故障活动节点ai检索[A×F（A）]，可以得到故障事件Fk;
第三步：根据故障规则库围道矩阵[F（A）×f（a）]，即可得到故障解决方法;
第四步：根据[f（a）×P]的值判断故障是由谁负责处理。 具体的故障处理算法如图2所示。
故障处理算法流程图根据输入的故障标识符t，相关的围道矩阵进行检索，最终可以知道采用什么处理方法，由谁来负责。
3 实例化
3.1 医院故障活动节点描述
根据遵义市某三甲医院门诊异常工作流调研结果，医院门诊工作流故障活动集A={a1，a2，a3，a4，a5，a6，a7，a8，a9，a10}包含了一系列活动，如表1所示。
F={F1，F2，F3，F4，F5，F6，F7，F8，F9，F10}用多色集合理论的统一着色F表示故障事件，故障事件集符号意义如表2所示。
f={f1，f2，f3，f4，f5，f6，f7}用多色集合理论中的个人颜色f表示对故障事件的处理，故障事件处理集符号意义如表3所示。
3.2 构建故障处理模型
3.2.1 构建故障数据采集模块
故障数据采集模块根据收集到的标示值与故障数据采集围道矩阵中的值进行对比，即可知道是哪个活动节点发生了故障。可以用故障采集围道矩阵[A×G]表示：
（12）
3.2.2 故障知识库检索模块
故障知识库检索模块根据故障类型标识值在故障知识库围道矩阵中检索出相应的故障名称Fj。可以用故障知识库围道矩阵[A×F（A）]表示：
（13）
3.2.3 故障规则库处理方法模块
故障知识库处理方法模块，通过故障类型Fi检索矩阵，即可知道该故障类型Fi的具体处理方法：
（14）
3.2.4 故障处理方法模块
故障规则库模块是由统一着色F（A）与个人着色f（a）构成，根据围道矩阵可以检索到故障的处理所需对象。可以用故障知识库围道矩阵[f（a）×P]表示：
（15）
P={T，M，H}={<t1，t2，t3>，<m1，m2，m3>，<h1，h2，h3>}，T表示信息科工作人员，M表示后勤处工作人员，H表示医护人员。故障处理方法模块根据故障的类型，设立相关的工作人员进行处理。
根据上述构建的故障处理模型，活动节点用对象A描述，故障標识用对象G表示，故障类型用统一着色F（A）表示，故障处理方法用个人颜色f（a）表示，活动对象与故障标识用[A×G]表示，故障处理对象模块用围道矩阵[f（a）×T]表示，矩阵活动对象与故障类型构成围道矩阵[A×F（A）]，故障类型与故障处理方法构成围道矩阵[F（A）×f（a）]因此，医院故障处理可以用多色集合理论表述为：
PS=（A，P，G，F（A），f（a），[F（A）×f（a）]，
[A×F（A）]，[f（a）×P]），[A×G]） （16）
4 结 论
本文是在设定的环境中对医院故障处理进行建模，利用多色集合理论的围道矩阵对故障处理的各个模块进行建模，故障知识库与故障规则库是动态更新的，可以从横向与纵向增加相应的属性，医院信息化水平要求越来越高，伴随的故障也会增加，此时就会增加更多的维护人员来处理一些繁杂的业务工作，如果该模型能够实现，将会减少网络中心的运维人员。
基于多色集合理论建立的医院故障处理模型具有通用性与统一性，除了医院故障处理外，还可以用于其他领域的故障处理，并且模型是统一的。
参考文献：
[1] MINMIN H，THOMAS T，SONG X. Managing exceptions in the medical workflow systems [C]//ICSE’06：Proceedings of the 28th international conference on Software engineering.New York：Association for Computing Machinery，2006：741-750.
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[22] 冉梅梅.基于多色集合理论的医院工作流建模研究 [D].贵阳：贵州大学，2018.
[23] 栾飞，王雯，傅卫平，等.基于PST层次结构的改进GA求解柔性车间调度问题 [J].计算机集成制造系统，2014，20（10）：2494-2501.
[24] 王雪萍，高新勤.復杂层次模型中知识表达与推理方法研究 [J].系统工程理论与实践，2019，39（11）：2918-2927.
[25] 靳江艳，方忆湘，周京博，等.坐标测量信息多色集合层次结构表示及获取 [J].组合机床与自动化加工技术，2019（2）：60-62+66.
作者简介：冉梅梅，（1991—）女，汉族，贵州遵义人，初级，硕士，研究方向：异常工作流;王晓华（1970—），男，汉族，贵州遵义人，教授，博士，研究方向：电子病历共享;杨敏（1992—），女，汉族，贵州遵义人，中级，硕士，研究方向：电子病历共享。
关键词：多色集合;围道矩阵;故障处理;知识库
中图分类号：O157.5 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）06-0132-05
Research on Clinic Accident Handling Model Based on Polychromatic Sets
RAN Meimei1，WANG Xiaohua2，3，GAO Fei3，YANG Min2
（1.Information Technology Network Management Center，Zunyi Medical and Pharmaceutical College，Zunyi 563006，China;
2.School of Medical Information Engineering，Zunyi Medical University，Zunyi 563006，China;
3.Information Department，Affiliated Hospital of Zunyi Medical University，Zunyi 563000，China）
Abstract：This paper uses the contour matrix of the polychromatic sets theory to conduct modeling research on hospital fault handling，so as to improve the abnormal handling function of the existing information system and optimize medical services. Firstly，the formal method of workflow exception and the research field of polychromatic sets theory are elaborated;secondly，the composition of the fault handling module is analyzed，and the fault data acquisition module，fault knowledge base retrieval module，fault rule base handling module and fault handling method module are described respectively by contour matrix;finally，a unified polychromatic sets fault handling model is constructed according to the common types of hospital clinic faults. The model has universality and unity.
Keywords：polychromatic sets;contour matrix;fault handling;knowledge base
0 引 言
異常工作流是正常工作流产生的异常行为，管理异常工作流主要包含了三部分[1]：第一，表示异常管理;第二，实施与执行异常;第三，分析异常。目前，医院信息化水平在不断地提高，医院主要采用了HIS、PACS、RIS、LIS等系统，系统之间交互可能会产生部分数据异常。医院工作流除产生数据异常外，还可能会因为人、物、网络等原因产生异常。大部分专家学者都是对自动化异常工作流程进行了研究。然而，关于医院异常工作流研究的文献较少，医院异常流程与自动化异常流程差别较大，医院大部分流程活动都涉及了人，而自动化异常流程主要原因在于机器故障。
在临床信息系统中引入了工作流以便更好地处理临床信息系统复杂而且多变的业务流程，提出了基于工作流的临床信息系统[2];王辉[3]在文献中设计并实现了WSEHF（workflow System Exception and handling Framework）核心系统模块的大部分功能，提出了可预测异常的处理机制;田静[4]在论文中分别对可预测异常与不可预测异常进行了建模，可预测异常采用ECA规则与HCA规则结合建模，不可预测异常采用层次式失效恢复算法，文中的异常处理只有继续执行、挂起、跳转三个状态，在医院中只适合处理因数据导致异常的流程;刘畅[5]在文献中提出一种基于事件—条件—动作（ECA）规则和案例推理（CBR）的工作位置异常处理模型;胡坚[6]在文献中结合AOP技术，提出了新的异常处理的后向恢复和横向替代恢复方式;黄龙达[7]在文献中提出了基于WF-net与ECA规则的工作流恢复网模型，描述了模型元素与EA规则的映射关系，利用ECA规则可以处理可预测异常;赖耀东[8]在论文中提出了基于Agent虚拟组织工作流管理系统的异常处理机制;王跃[9]在文献中利用Agent的智能性、分布性、主动性，提出了基于Agent的异常工作流处理方法;朱锦泉[10]在文献中构建了异常监测、分析、处理机制，增加了触发和向后恢复的方法，提出了基于事务的工作流异常处理模型;孙瑞志[11]在文献中利用Petri Ners对异常工作流进行形式化描述。 在早期，多色集合理论主要用于航空航天领域的研究[12]。目前，该理论主要用于研究机械工作流建模[13]、约束模型与协同优化算法[14]、仓库货位分配建模[15]、动车组转向架系统故障传播建模[16]、立体车库车位分配建模[17]、数控机床故障诊断建模[18]、资源配置[19]、系统间互操作[20]，在文献[21，22]中利用多色集合理论的围道矩阵与多色图对医院工作流进行了建模研究，构建了统一的数学模型，但是并未涉及到医院的异常工作流。多色集合理论中的层次结构模型能形式化地推理问题的解决方案，栾飞[23]在文献中将改进的遗传算法与多色集合理论的层次结构相结合以求解柔性车间调度的约束问题;王雪萍[24]在文献中利用层次结构从纵向与横向两个维度形式化人才培养体系结构;靳江艳[25]在文献中利用层次结构探索全三维环境下测量信息表示与获取。
多色集合理论层次结构在建模过程中具有逻辑性清晰、复杂对象简单化等优势，而医院异常工作流突发状况较多、异常类型复杂。因此本文采用多色集合理论围道矩阵对医院门诊故障处理进行建模。团队一直致力于应用多色集合理论在医院系统互操作、工作流、电子病历等方面的研究，本文在前期研究的基础上，分析医院故障处理模块的构成，将故障活动节点共有的属性故障事件类型抽象成统一颜色F（A），故障事件处理方法抽象成个人颜色f（a），利用围道矩阵分析清楚统一颜色与个人颜色之间的关系。最终构建了基于多色集合理论的故障处理统一数学模型，该模型还具有通用性。
1 多色集合理论
多色集合（Polychromatic Sets）是在传统集合的基础上结合模糊数学、数理逻辑以及矩阵知识形成的，其特点是能够采用统一的数学模型来对复杂对象建模。典型的多色集合主要包含六种成分[12]，如式（1）所示。
PS=（A，F（A），F（a），[A×F（A）]，[A×F（a）]，
[A×A（F）]） （1）
其中，A為研究对象的集合，F（A）为对象的统一着色，F（a）为集合中元素的个人颜色。
（2）
[A×F（A）]的行布尔矢量值为1时，描述的是元素ai的个人着色F（ai）中与统一着色同名的那些个人颜色。
2 医院门诊故障处理
2.1 故障处理模块分析
假设医院各个活动节点都有故障信息采集器，各个故障类型都设置了标识值，故障信息最终会传到远程处理终端。因此故障处理模块需要设有：故障数据采集模块、故障知识库检索模块、故障规则库处理模块、故障处理模块，如图1所示。
故障数据采集模块：将故障信息采集器采集到的故障数据，存储到故障数据采集围道矩阵中。
故障知识库检索模块：利用多色集合围道矩阵构建故障知识库围道矩阵，由故障节点与故障类型构成。
故障规则库处理模块：根据故障原因与故障解决方法构建故障规则库围道矩阵。
故障处理模块：根据故障规则库检索出故障处理方法后，故障处理模块再通知相应负责人进行处理。
2.2 构建故障处理围道矩阵
故障采集围道矩阵能够采集某活动节点ai是否发生故障，如矩阵[A×G]所示：
（3）
故障知识库围道矩阵用于活动节点ai发生故障时，记录活动节点ai的故障类型Fj，如式（4）所示：
（4）
矩阵[A×G]中，a1，a2，…，an为故障节点的集合，g1，g2，…，gn为故障标识，故障处理系统通过agij的值判断哪个活动节点出现了故障，agij的值为：
（5）
矩阵[A×F（A）]中，采用二元组围道矩阵描述故障知识库围道矩阵，其中Fi为故障类型，atFij的值为：
（6）
故障知识库处理围道矩阵是用于描述故障Fj对应的具体处理方法ft，如式（7）所示。
（7）
矩阵[F（A）×f（a）]中，采用围道矩阵描述故障规则库，fi为故障Fj的处理方法。
（8）
故障处理工作对象围道矩阵用于记录故障处理方法ft需要的工作人员td或md如式（9）所示：
（10）
P=<T，M>={t1，t2，t3，…m1，m2，…mj}，T为信息科工作人员集合，M为后勤处工作人员集合。
因此，基于多色集合理论的故障处理模型可以描述为式（11）：
PS=（A，P，G，F（A），f（a），[A×G]，[F（A）×f（a）]，
[A×F（A）]，[F（A）×f（a）]，[f（a）×P]） （11）
2.3 故障处理算法
故障处理算法流程：
第一步：根据数据采集器收集到的故障标识符t检索[A×G]判断是哪个活动节点ai发生了故障;
第二步：根据数据采集器收集的故障类型l与故障活动节点ai检索[A×F（A）]，可以得到故障事件Fk;
第三步：根据故障规则库围道矩阵[F（A）×f（a）]，即可得到故障解决方法;
第四步：根据[f（a）×P]的值判断故障是由谁负责处理。 具体的故障处理算法如图2所示。
故障处理算法流程图根据输入的故障标识符t，相关的围道矩阵进行检索，最终可以知道采用什么处理方法，由谁来负责。
3 实例化
3.1 医院故障活动节点描述
根据遵义市某三甲医院门诊异常工作流调研结果，医院门诊工作流故障活动集A={a1，a2，a3，a4，a5，a6，a7，a8，a9，a10}包含了一系列活动，如表1所示。
F={F1，F2，F3，F4，F5，F6，F7，F8，F9，F10}用多色集合理论的统一着色F表示故障事件，故障事件集符号意义如表2所示。
f={f1，f2，f3，f4，f5，f6，f7}用多色集合理论中的个人颜色f表示对故障事件的处理，故障事件处理集符号意义如表3所示。
3.2 构建故障处理模型
3.2.1 构建故障数据采集模块
故障数据采集模块根据收集到的标示值与故障数据采集围道矩阵中的值进行对比，即可知道是哪个活动节点发生了故障。可以用故障采集围道矩阵[A×G]表示：
（12）
3.2.2 故障知识库检索模块
故障知识库检索模块根据故障类型标识值在故障知识库围道矩阵中检索出相应的故障名称Fj。可以用故障知识库围道矩阵[A×F（A）]表示：
（13）
3.2.3 故障规则库处理方法模块
故障知识库处理方法模块，通过故障类型Fi检索矩阵，即可知道该故障类型Fi的具体处理方法：
（14）
3.2.4 故障处理方法模块
故障规则库模块是由统一着色F（A）与个人着色f（a）构成，根据围道矩阵可以检索到故障的处理所需对象。可以用故障知识库围道矩阵[f（a）×P]表示：
（15）
P={T，M，H}={<t1，t2，t3>，<m1，m2，m3>，<h1，h2，h3>}，T表示信息科工作人员，M表示后勤处工作人员，H表示医护人员。故障处理方法模块根据故障的类型，设立相关的工作人员进行处理。
根据上述构建的故障处理模型，活动节点用对象A描述，故障標识用对象G表示，故障类型用统一着色F（A）表示，故障处理方法用个人颜色f（a）表示，活动对象与故障标识用[A×G]表示，故障处理对象模块用围道矩阵[f（a）×T]表示，矩阵活动对象与故障类型构成围道矩阵[A×F（A）]，故障类型与故障处理方法构成围道矩阵[F（A）×f（a）]因此，医院故障处理可以用多色集合理论表述为：
PS=（A，P，G，F（A），f（a），[F（A）×f（a）]，
[A×F（A）]，[f（a）×P]），[A×G]） （16）
4 结 论
本文是在设定的环境中对医院故障处理进行建模，利用多色集合理论的围道矩阵对故障处理的各个模块进行建模，故障知识库与故障规则库是动态更新的，可以从横向与纵向增加相应的属性，医院信息化水平要求越来越高，伴随的故障也会增加，此时就会增加更多的维护人员来处理一些繁杂的业务工作，如果该模型能够实现，将会减少网络中心的运维人员。
基于多色集合理论建立的医院故障处理模型具有通用性与统一性，除了医院故障处理外，还可以用于其他领域的故障处理，并且模型是统一的。
参考文献：
[1] MINMIN H，THOMAS T，SONG X. Managing exceptions in the medical workflow systems [C]//ICSE’06：Proceedings of the 28th international conference on Software engineering.New York：Association for Computing Machinery，2006：741-750.
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作者简介：冉梅梅，（1991—）女，汉族，贵州遵义人，初级，硕士，研究方向：异常工作流;王晓华（1970—），男，汉族，贵州遵义人，教授，博士，研究方向：电子病历共享;杨敏（1992—），女，汉族，贵州遵义人，中级，硕士，研究方向：电子病历共享。