Следующей задачей является разбиение всего множества экземпляров на классы эквивалентности по некоторому отношению эквивалентности (гл. 5). В качестве такого отношения естественно выбрать отношение принадлежности примеров к общей нозологии;т. е. в один класс эквивалентности будем относить потоки работ, направленные на лечение одного и того же заболевания. Метод такого разбиения хорошо известен, поэтому его описание мы опустим.
Для сокращения вычислительной сложности алгоритма синтеза описания потоков работ далее внутри каждого класса эквивалентности выполняется кластеризация экземпляров. Кластеризация основана на вычислении глобального сходства экземпляров. Для этого используем глобальную функцию релевантности, введённую в гл. 3:
Ге1(тГ1,7Г2) = (р(р (б} , 7Г2) Рп{сп, 7Г2)),
тх и тг2 — экземпляры, а е...... еп — элементы тх. Положим
куда записывается текущий экземпляр;созданный кластер добавляется в список кластеров. Эта процедура выполняется в том случае, когда в базе данных созданы экземпляры для всех пациентов. Соответствующий алгоритм описан в Приложении 1.
В дальнейшем лечебные мероприятия будем обозначать символом е, возможно с нижними индексами. Первый индекс в этом случае обозначает номер этапа, второй — номер лечебного мероприятия в этапе.
То обстоятельство, что два элемента принадлежат отношению строгого линейного порядка, будем иногда обозначать символом «—>». Параллельную маршрутизацию будем обозначать символом <«—>». Условная маршрутизация обозначается символом «Ti»- Итеративная маршрутизация, т.е. то обстоятельство, что последовательность элементов повторяется до выполнения некоторого критерия, например Kt, будет записываться следующим образом: (...) Kt, где в скобках — повторяемая последовательность операций, a Kt — критерий окончания повторения.
Медицинский технологический процесс в общем виде тогда может быть представлен следующим образом: