Korábbi előadásunkban beszámoltunk a hálózatkutatási eszközök alkalmazásának előnyeiről. Jelen előadásunkban bemutatjuk, hogy az extrém jelenségek vizuális felismerése segítséget nyújt a problémás területek azonosításában és az anomáliák földerítésében. Mivel kutatásunk során olyan anomáliát találtunk, amely egyetlen konkrét személyhez köthető, a személyiségi jogok védelme érdekében nem közlünk olyan részleteket, amely bármilyen módon megkönnyítené a konkrét személy azonosítását.

Módszer:

Egy adott betegségcsoport ellátási utait és a szereplő intézményeket egy páros gráfban ábrázoltuk, ahol az egyes betegutak (kórházak meghatározott sorrendje) csomópontként szerepelnek (U típusú csomópont), melyeket összekötünk az út által érintett kórházakat reprezentáló (K típusú) csomóponttal. A vizuális megjelenítés után egy feltűnő sűrűsödést találtunk a gráfban, amely egy egyetlen beteg által bejárt, 110 kórházat érintő betegútnak felelt meg.

Ezek után megvizsgáltuk – betegségcsoporttól függetlenül, hogy az extrém hosszúságú betegutak milyen gyakorisággal fordulnak elő, valamint térinformatikai eszköz segítségével az adott beteg térbeli és időbeli mozgását animálva jelenítettük meg.

Eredmények:

Az adatok alapján kizárt annak a lehetősége, hogy valamilyen műtermékről van szó. A vizsgált betegút nyolc éven át húzódik, csaknem folyamatos kórházi tartózkodással, a kórházváltások esetenként 24 órán belül, egymástól nagy földrajzi távolságban történtek. Összességében természetesen nem tömeges jelenségről van szó, de a jelenség nem egyedi, és nem is a legkirívóbb eset. A szakmailag nyilvánvalóan indokolatlan kórházi igénybevétel ágazati szinten talán marginális terhet jelent, mégis jelentős erőforrásokat köt le.

Következtetés:

Az ismertetett vizualizációs megoldások irányt adhatnak a szokványos adatelemzési technikáknak, és olyan problématerületekre hívhatják föl a figyelmet, amely pusztán statisztikai elemzéssel nem föltétlenül lenne detektálható.