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首页> 美国卫生研究院文献>AMIA Annual Symposium Proceedings >Selecting Test Cases from the Electronic Health Record for Software Testing of Knowledge-Based Clinical Decision Support Systems
【2h】

Selecting Test Cases from the Electronic Health Record for Software Testing of Knowledge-Based Clinical Decision Support Systems

机译：从电子病历中选择测试案例以对基于知识的临床决策支持系统进行软件测试

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Software testing of knowledge-based clinical decision support systems is challenging, labor intensive, and expensive; yet, testing is necessary since clinical applications have heightened consequences. Thoughtful test case selection improves testing coverage while minimizing testing burden. ATHENA-CDS is a knowledge-based system that provides guideline-based recommendations for chronic medical conditions. Using the ATHENA-CDS diabetes knowledgebase, we demonstrate a generalizable approach for selecting test cases using rules/ filters to create a set of paths that mimics the system’s logic. Test cases are allocated to paths using a proportion heuristic. Using data from the electronic health record, we found 1,086 cases with glycemic control above target goals. We created a total of 48 filters and 50 unique system paths, which were used to allocate 200 test cases. We show that our method generates a comprehensive set of test cases that provides adequate coverage for the testing of a knowledge-based CDS.
机译：基于知识的临床决策支持系统的软件测试具有挑战性，劳动密集型且昂贵。然而，由于临床应用具有更高的后果，因此必须进行测试。精心选择测试用例可以提高测试覆盖率，同时最大程度地减少测试负担。 ATHENA-CDS是一个基于知识的系统，可为慢性病提供基于指南的建议。利用ATHENA-CDS糖尿病知识库，我们演示了一种通用的方法，该方法使用规则/过滤器选择测试用例，以创建一组模拟系统逻辑的路径。测试用例使用比例启发法分配给路径。使用电子健康记录中的数据，我们发现1,086例血糖控制高于目标。我们总共创建了48个过滤器和50个唯一的系统路径，用于分配200个测试用例。我们表明，我们的方法生成了一套全面的测试用例，可以为基于知识的CDS的测试提供足够的覆盖范围。

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