【摘 要】
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研究针对医疗过程或其他高风险过程提出一种建立高安全性仿真模型的系统框架。基于Little-JIL语言,为医疗过程建立仿真模型;在此基础上将仿真模型作为输入提出自动化安全性分析技术对其进行风险评估,分别提出影响树与故障树的自动构建算法;最终根据评估结果对仿真模型提出改进措施。实验表明该方法在医疗过程投入实施前有效发现其中潜在漏洞,改善其安全性,从而降低医疗过程在具体实施中的风险,避免事故的发生。
【机 构】
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南京大学计算机科学与技术系,南京 210093;马塞诸塞大学阿莫斯特校区计算机科学系,美国马萨诸塞州 01003;南京大学计算机科学与技术系,南京,210093
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研究针对医疗过程或其他高风险过程提出一种建立高安全性仿真模型的系统框架。基于Little-JIL语言,为医疗过程建立仿真模型;在此基础上将仿真模型作为输入提出自动化安全性分析技术对其进行风险评估,分别提出影响树与故障树的自动构建算法;最终根据评估结果对仿真模型提出改进措施。实验表明该方法在医疗过程投入实施前有效发现其中潜在漏洞,改善其安全性,从而降低医疗过程在具体实施中的风险,避免事故的发生。
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