Till innehåll på sidan
Till KTH:s startsida

Network-Agnostic Computational Approaches for Modelling and Validating Evolving Complex Systems

Tid: On 2025-02-19 kl 13.00

Plats: T2 (Jacobssonsalen), Hälsovägen 11C, Huddinge

Videolänk: https://kth-se.zoom.us/j/66116245953

Språk: Engelska

Ämnesområde: Teknik och hälsa

Respondent: Arsineh Boodaghian Asl , Hälsoinformatik och logistik

Opponent: Professor Hajime Mizuyama, Aoyama Gakuin University

Handledare: Professor Sebastiaan Meijer, Hälsoinformatik och logistik; Associate Professor Jayanth Raghothama, Hälsoinformatik och logistik; Associate Professor Adam S. Darwich, Hälsoinformatik och logistik

Exportera till kalender

Abstract

Den dynamiska och utvecklande karaktären hos komplexa system påverkar beteendet hos enskilda delar och hela systemets prestanda, vilket hindrar flexibiliteten i modellering och tillämpbarheten av modelleringsmetoderna för olika system. Modelleringsmetoder som utvecklats för andra typer av system har begränsningar för att fånga hälsosystemens beteende. Detta kan härröra från modellers beroende av systemstruktur, typ och datastruktur. Ur ett nätverksperspektiv kan hälsosystem ha olika representationer som definieras av varje nätverkstopologi, typ och parametrar. Detta gör det utmanande att använda ett tillvägagångssätt utvecklat för att analysera och modellera system av andra aspekter och domäner.

Graden av flexibilitet för ett tillvägagångssätt beror på dess skalbarhet för att kunna modellera ett system som växer, generalitet till modellsystem av olika typer, anpassningsförmåga till de interna förändringarna och flexibilitet till topologi utan behov av förändring. Dessutom bör flexibilitet möjliggöra tillvägagångssättjustering med nya funktioner och funktioner för att enkelt underlätta och analysera andra aspekter av ett system. Nätverksrepresentation av komplexa hälsosystem underlättar tillämpningen av nätverksalgoritmer och nätverkssimuleringsmetoder för att förbättra modelleringsmetoderna. Detta kräver justering av dessa algoritmer och metoder, vilket kan uppnås genom justering, sammanslagning, modifiering och spelprocedurer. Sådana justeringar ökar effektiviteten hos en modell för att analysera olika aspekter av ett system och övervinna begränsningar.

Denna avhandling erbjuder olika nätverks-agnostiska beräkningsmetoder för modellering och validering av komplexa hälsosystem. För detta tillhandahålls tre olika fallstudier för att utforska vilka som representerar de komplexa samhälleliga, sjukhus- respektive organisationssystemen. De föreslagna modelleringsmetoderna för dessa system syftar till att underlätta kvantifieringen av hörn och kanter, klassificera hörnens beteenden, främja verifieringen och valideringen, utvärdera systemens prestanda och förbättra länkförutsägelsen för mer exakt representation av systemen.

Det viktigaste bidraget för denna avhandling är att erbjuda tillvägagångssätt som kan underlätta skalbarhet, generalitet, anpassningsförmåga, topologisk flexibilitet och justerbarhet. Detta uppnås genom att justera nätverksalgoritmerna och simuleringsmetoderna utifrån syftet med modelleringen. Därför föreslås 1) en spelsimuleringsmetod för att underlätta kvantifieringen av kanterna i ett komplext samhälleligt system, 2) rankningsalgoritmen slås samman med väganalys för att kvantifiera hörnen och identifiera grenarnas beständighet i ett komplext samhälleligt system, 3) rankning Algoritmen slås samman med systemdynamisk simulering för att underlätta kvantifieringen av hörnen som komplexet samhälleliga system utvecklas och förändras, 4) en agentbaserad nätverkssimulering implementeras tillsammans med nätverksalgoritmer för att identifiera flaskhalsar med hjälp av flödes- och strukturella hålalgoritmer och utvärdering av avdelningarnas prestanda med hjälp av perkolations- och störningsalgoritmer i ett komplext sjukhussystem, 5) en modifiering av flödesalgoritmen föreslås för att modellera det dynamiska olinjära flödet av patienter i ett komplext sjukhussystem, 6) en länkförutsägelsemetod som kombinerar väganalysen och algoritmen för icke-slumpmässighet för att identifiera de saknade länkarna i ett komplext organisationssystem, och slutligen 7) en simulering av flera nätverk för att parallellt utvärdera organisationernas prestationer.

Avhandlingen ger två olika klassificeringar av de föreslagna tillvägagångssätten. Den första klassificeringen anger hur varje tillvägagångssätt bidrar till att modellera systemet baserat på den underliggande systemets skala, typ, dynamik, topologi och modellens justerbarhet; och den andra klassificeringen indikerar korrekt tillämpning av nätverksalgoritmer och nätverkssimuleringsmetoder baserat på den underliggande typen av hälsosystem och syftet med analysen.

Varje tillvägagångssätt ger en holistisk bild av systemen genom matris- eller nätverksrepresentation för att informera om dess tillstånd, och en bild av hörnens dynamiska beteenden för att utvärdera deras prestationer.

urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-358861