University of Maryland  









Human-Computer Interaction Lab
About

History

History of the Field

Become a Member

Jobs and Student Funding

Our Lighter Side

Contact Us



News

Events

BBL Speaker Series

HCIL Annual Symposium

Event Archive



Research

Sparks of Innovation (Medium Posts)

Awards (External)

Awards (Internal)

Books

Software Products

ARCHIVE



People

Faculty and Leadership

Students

Past Members and Alumni



Academics

Sponsorship

Symposium Sponsorship

Research Sponsorship

Industry Visits

Active Sponsors



ARCHIVE

Research Histories  Early Themes

Research Projects

Tech Reports and Publications

YouTube Channel

Historical Research Videos

Events

Presentations

Class Projects

Service Projects

Collaborating Groups and People












EventFlow: Visual Analysis of Temporal Event Sequences and Advanced Strategies for Healthcare Discovery


Jump to: Features | Participants | Presentations | Videos | Download & Licensing | User Support | Publications | Press| Related Projects

Webpage_thumbnail

Updates



Had fun making a short demo video with French audio for talks in Québec (November 2017)

We presented Coping with Volume and Variety in Temporal Event Sequences: Strategies for Sharpening Analytic Focus at the IEEE Vis Conference.  Follow the link for slides and video.

Summer 2016: Sana Graduated! Her project CoCo for Cohort Comparison, built on our experience with Eventflow.  If you want to try Coco, ask Catherine for access.

May 2016: we held a workshop on Temporal Event Sequence Analysis + EventFlow and Coco User Group Meeting, as part of the 2016 HCIL Annual Symposium in College Park.

A summary of analysts strategies using EventFlow: Coping with Volume and Variety in Temporal Event Sequences: Strategies for Sharpening Analytic Focus.

EventFlow is available for Licensing (see below).

Oracle produced a nice video highlighting our work.: January 2013.


Summary


EventFlow is a novel tool for event analytics.
It provides a way to:


 Visualize and review the data from individual records and their event sequences

 Search for temporal patterns of interest, using a powerful graphical interface

 Summarize all the event sequences, their timing and prevalence, and find anomalies

  Perform data transformations to reveal useful patterns that answer questions you have

 Select cohorts of interest for further studies


Other keywords: temporal analysis, time series, visual data mining, temporal visualization,

EventFlow Applications


Eventflow has been used for medical research, log analysis, cybersecurity, sports analytics, learning analytics, incident management, workflow analysis, pharmacovigilance, epidemiology etc. The analysis of healthcare data has been our main focus in term of number of partners.

Medical researchers and hospitals have applied EventFlow to analyze treatment patterns and outcomes in Electronic Health Records or claims reports, while network security analysts have studied cyberattack patters and sports analysts have found novel approaches to studying games, overall team performance, and seasonal patterns. Education researchers and universities have used EventFlow to look at class enrollment sequences and student records. Applications for web log, sensor data, business processes, and financial transactions are also emerging markets.
If you are interested in how EventFlow is being used look at some of the case study reports in the Publications section, or take a look at the workshops from 2016; 2015; and 2014 which we ran in association with the Annual HCIL Symposium,

Project History


The HCILs ongoing work with temporal event records has produced powerful tools for analyzing and exploring patterns of point-based events: David Wangs Lifelines2 introduced simple operators to manipulate and visualize colections of records. Krist Wongsuphasawats LifeFlow introduced a method for summarizing all patterns. Megan Monroe pushed the limits further with EventFlow, which now deals with interval events, for example, the 3-month interval during which patients took a medication.  Interval-based events represent a fundamental increase in complexity at every level of the application. Megan also added a powerful graphical search and (along with other HCIL students) expanded the panoply of data manipulations tools available, leading to the development of strategies for dealing with data volume and diversity.

Participants



Fan Du, PhD Candidate, Computer Science

Catherine Plaisant, Research Scientist, UMIACS

Ben Shneiderman, Professor, Computer Science


Major past participants 


Sana Malik, PhD, Computer Science

Megan Monroe, PhD, Computer Science

Krist Wongsuphasawat PhD, Computer Science


Other participants and collaborators


David Wang, PhD Candidate, Computer Science

John Alexis Gerra Gómez, PhD Candidate, Computer Science

Matt Mauriello, PhD Candidate, Computer Science

Hsueh-Chien Cheng, PhD Candidate, Computer Science

Hanseung Lee, PhD Candidate, Computer Science

Christopher Imbriano, MS Candidate, Computer Science

Rongjian Lan, PhD Candidate, Computer Science

Sigfried Gold

Jeff Millstein


We also appreciate the collaboration of clinical researchers and epidemiologists at the US Army Pharmacovigilance Center, University of Maryland School of Pharmacy, National Children Hospital, University of Florida, Washington Hospital Center, and many others.

Sponsors


We appreciate the partial support of Oracle Corporation and Adobe Corporation. Past funding was provided by the Center for Health-related Informatics and Bioimaging (CHIB) at the University of Maryland. EventFlow also builds on early work which was funded in part by NIH  National Cancer Institute grant RC1-CA147489 Interactive Exploration of Temporal Patterns in Electronic Health Records (for LifeLines2 and LifeFlow), and later by the Maryland Industrial Partnerships (MIPS) program and Pulse8.

Videos

INTRODUCTION VIDEO (start here)
Using sample data showing the trajectory of PATIENTS in an hospital (e.g. showing patients who “bounced back” to the emergency room) ↓
Another introduction, showing how an analyst was able to clean her data interactively with EventFlow and reveal 27 common deviations from the ATLS protocol (which is supposed to be used to evaluate trauma victims).
Another short example with DRUG prescription data ↓ An older short example focused on manipulating and searching INTERVAL DATA ↓
Other example with BASKETBALL
data: Basketball Play-by-play Analysis ↓
 and the analysis of the Offensive Rebounding of the Indiana Pacers basketball team ↓

Licensing


Since April 2018 EventFlow is available for licensing from the UMd STORE 

Not sure? Special cases?
Contact plaisant@cs.umd.edu and describe your affiliation and project

You can also request a software review agreement or more information about special licensing agreements that better suit your needs (e.g. access to source code) by contacting the Office of Technology Commercialization (OTC) Email: otc@umd.edu

User Manual



Please see the EventFlow Manual, which covers all the major features of EventFLow and includes a large number of detailed videos.

Quick look at the simple EventFlow data format: see EventFlow data format section in the user manual.

To generate datasets for testing, use the Dataset Generator 

Suggestions for dealing with large datasets: Coping with Volume and Variety in Temporal Event Sequences: Strategies for Sharpening Analytic Focus.

You can also review the workshop pages (2016; 2015; and 2014) to see how users shared their experiences using EventFlow, and ideas for potential improvements.

Questions: eventflow.umd@gmail.com


Publications

Full Papers


[BEST REFERENCE] Simplification of temporal event sequences:
Megan Monroe, Rongjian Lan, Catherine Plaisant, Ben Shneiderman
Temporal Event Sequence Simplification
TVCG: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphic, 2013.

The EventFlow graphical query interface:
Megan Monroe, Rongjian Lan, Juan Morales del Olmo, Catherine Plaisant, Ben Shneiderman, Jeff Millstein
The Challenges of Specifying Intervals and Absences in Temporal Queries: A Graphical Language Approach.
CHI: In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 2013.

Strategies used by analysts:
Fan Du, Ben Shneiderman, Catherine Plaisant, Sana Malik, Adam Perer
Coping with Volume and Variety in Temporal Event Sequences: Strategies for Sharpening Analytic Focus
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphic, 2016 .

Technical paper on temporal query processing algorithms
Megan Monroe, Amol Deshpande
An Integer Programming Approach to Temporal Pattern Matching Queries
SSTDM: In Proceedings ofInternational Workshop on Spatial and Spatiotemporal Data Mining, 2013.

Examples of Use


Patterns of activities of older adults
Chung, J., Ozkaynak, M. and Demiris, G.
Examining daily activity routines of older adults using workflow
Journal of Biomedical Informatics, 71 (2017) pp.82-90.

Innovation trajectory analysis
C. Scott Dempwolf, Ben Shneiderman
Event Analytics for Innovation Trajectories: Understanding Inputs and Outcomes for Entrepreneurial Success
Technology and Innovation (2017) 397-413.  http://dx.doi.org/10.21300/19.1.2017.397

Disease and treatment analysis (joint work with CDC)
Karlyn Beer, Sarah Collier, Fan Du, Julia Gargano
Giardiasis Diagnosis and Treatment Practices Among Commercially Insured Persons in the United States
Clinical Infectious Diseases, 64, 9 (2017) 1244-1250.

Hypothesis generation
Eberechukwu Onukwugha, Margret Bjarnadottir, Shujia Zhou, David Czerwinski
Visualizing Data for Hypothesis Generation Using Large-Volume Claims Data
Value & Outcomes Spotlight, 3, 1, 2017.

Motion capture data analysis
Jürgen Bernard, Eduard Dobermann, Anna Vögele, Björn Krüger, Jörn Kohlhammer, Dieter Fellner
Visual-Interactive Semi-Supervised Labeling of Human Motion Capture Data
Electronic Imaging, Visualization and Data Analysis, pp 34-45(12), 2017.

Prescriptions adherence analysis
Bjarnadottir, M., Malik, S., Onukwugha, E., Gooden, T., Plaisant, C.
Understanding Adherence and Prescription Patterns Using Large Scale Claims Data
PharmacoEconomics, Volume 34, Issue 2, pp 169-179, 2016.

Health service utilization among cancer patients (part of Book Chapter)
Onukwugha, E., Plaisant, C., Shneiderman, B.
Data Visualization Tools for Investigating Health Services Utilization Among Cancer Patients
Book chapter in Hesse, B., Ahern, D., and Beckjord, E. (Eds.) Oncology Informatics, Elsevier, 2016 (to appear).

Workflow for pediatric asthma patients
Mustafa Ozkaynak, Oliwier Dziadkowiec, Rakesh Mistry, Tiffany Callahan, Ze He, Sara Deakyne, Eric Tham
Characterizing Workflow for Pediatric Asthma Patients in Emergency Departments Using Electronic Health RecordsJournal of Biomedical Informatics, Volume 57, pp 386-398, 2015.

US Army asthma case study (detailed version, part of a Book Chapter)
Catherine Plaisant, Megan Monroe, Tamra Meyer, Ben Shneiderman
Interactive Visualization
Book Chapter in Big Data and Health Analytics, Marconi, K. and  Lehman, H. (Eds), CRC Press  Taylor and Francis, pp 243-262, 2014.

Case study of our collaboration with the US Army Pharmacovigilance Center
Megan Monroe, Tamra Meyer, Catherine Plaisant, Rongjian Lan, Krist Wongsuphasawat, Trinka Coster, Sigfried Gold, Jeff Millstein, Ben Shneiderman.
A Pilot Study of Asthma Medications in the Military Health System.
VAHC: In Proceedings of Workshop on Visual Analytics in HealthCare, 2013.

Trauma resuscitation workflow
Carter, E., Burd, R., Monroe, M., Plaisant, C., Shneiderman, B.
Using EventFlow to Analyze Task Performance During Trauma Resuscitation
In Proceedings of the Workshop on Interactive Systems in Healthcare (WISH), 2013.

Short Papers


Presented at the EventEvent workshop at VIS 2016
Ben Shneiderman
The Event Quartet: How Visual Analytics Works for Temporal Data
Catherine Plaisant, Ben Shneiderman
The Diversity of Data and Tasks in Event Analytics (companion website with slides)

Late-breaking work on temporal event sequence overview simplification
Matthew Louis Mauriello, Ben Shneiderman, Fan Du, Sana Malik, Catherine Plaisant
Simplifying Overviews of Temporal Event Sequences (Best Paper Honorable Mention)

Early work on temporal event sequence search and replace
Rongjian Lan, Hanseung Lee, Megan Monroe, Allan Fong, Catherine Plaisant, Ben Shneiderman
Temporal Search and Replace: An Interactive Tool for the Analysis of Temporal Event Sequences

Early report on extending the Lifeflow overview visualization to handle interval data
Megan Monroe, Krist Wongsuphasawat, Catherine Plaisant, Ben Shneiderman, Jeff Millstein and Sigfried Gold
Exploring Point and Interval Event Patterns: Display Methods and Interactive Visual Query

Other publications written by our case study partners


E. Onukwugha, Y. Kwok, C. Yong, C. Mullins, B. Seal, A. Hussain
Variation in the length of radiation therapy among men diagnosed with Incident Metastatic Prostate Cancer
ASTRO: Poster presented at the 2013 American Society for Radiation Oncology meeting.

* See also related HCIL Workshops (2016; 2015; and 2014) , as they included presentations from EventFlow users.

General survey paper


Rind, A., Wang, T., Aigner, W., Miksch, S., Wongsuphasawat, K., Plaisant, C., Shneiderman, B.
Interactive Information Visualization for Exploring and Querying Electronic Health Records: A Systematic Review
Foundations and Trends in Human-Computer Interaction, Vol. 5, No. 3, 207-298, 2013.

Press


Hunter Whitney, Its About Time, UX Magazine, September 2014.

Products and papers stimulated by this work


Our original research on LifeFlow and EventFlow stimulated new work by other labs, such as:


OutFlow and CareFlow at IBM.

Visualizing Uncertain Critical Paths in Schedule Management, by Robert Gove, Brandon Herzog (see VAST 2013 Industry posters).

Related projects and events



EventAction: Visual Analytics for Temporal Event Sequence Recommendation.

CoCo: A Visual Analytics Tool for Comparing Cohorts of Event Sequences.

2015 HCIL Workshop on Visualization of Temporal Patterns in EHR data, in association with the Annual HCIL Symposium, May 28, 2015, College Park.

Links of all HCIL Projects related to Temporal Visualization: LifeLines, LifeLines2, PatternFinder, LifeFlow, etc.

 (several years) Visual Analytics in Healthcare workshops at AMIA or IEEE Vis, with for example Ben Shneidermans keynote and 2 papers and demos in 2013.

2014 IEEE VIS Workshop on Visualization of EHR data, Paris, France, November 9, 2014.

2014 HCIL Workshop on Visualization of Temporal Patterns in EHR data:, in association with the Annual HCIL Symposium, May 29, 2014, College Park.

2013 HCIL EHR Informatics Workshop

2012 EventFlow User Group Meeting

2012 HCIL EHR Informatics Workshop 2012

2011 HCIL EHR Informatics Workshop

2008 HCIL Interactive Visual Exploration of Electronic Health Records

2004 HCIL Personal Medical Devices Workshop: Increasing Patient Healthcare Participation

1997 HCIL Visualizing Personal Histories Workshop


Presentations (list non updated)


The following slides provide an introduction to the motivation behind EventFlow, and a summary of its features.

A full description can be found in the tech report.


Other Presentations 


Temporal Event Querying  Presented at CHI2013

Dataset Simplification  Presented at MedStar 2/13

Basketball Play-by-play Analysis  Presented at the 2013 HCIL Symposium



 







 






Human-Computer Interaction Lab (HCIL)
4130 Campus Drive, 
Hornbake Building, South Wing, Room 2105
College Park, MD 20742
hcil-info@umd.edu

The lab is jointly supported by the College of Information Studies (INFO) and the University of Maryland Institute for Advanced Computer Studies (UMIACS).



Twitter  Youtube  





Copyright © 2024  ·  Human-Computer Interaction Lab  ·  College of Information Studies  ·  University of Maryland  ·  Privacy Policy  ·  Web Accessibility