본 논문은 의료 분야에서 예측적 비즈니스 프로세스 모니터링(Predictive Business Process Monitoring) 기법 중 하나인 다음 활동 예측(Next-activity-prediction, NAP)을 활용하여 환자 치료 계획을 지원하는 방법을 제시한다. 전자 건강 기록(EHR)과 같은 기존 환자 데이터의 고도의 지식 집약성, 높은 변동성, 그리고 데이터 부족이라는 어려움을 극복하기 위해, 의료 분류 체계(ICD-10-CM 및 ICD-10-PCS)에 담긴 지식을 활용하는 TS4NAP 접근 방식을 제안한다. TS4NAP는 그래프 매칭을 통해 의료 코드의 유사성을 평가하여 다음 치료 단계를 예측하며, MIMIC-IV 데이터셋에서 파생된 이벤트 로그를 사용하여 효과를 평가한다. 결과적으로, 분류 체계에 담긴 도메인 특화 지식을 활용하여 다음 활동 예측의 정확성을 향상시키고, 예측의 설명 가능성을 높여 치료 계획 및 의사결정을 개선할 수 있음을 보여준다.
