La Universitat Politècnica de València ha liderat un estudi que proposa un enfocament de mineria de processos específicament dissenyat per a la pràctica clínica. L’objectiu: representar de manera clara i comprensible els itineraris assistencials que registren les històries clíniques electròniques i, amb això, millorar la interpretació de les dades i l’atenció al pacient. La metodologia, publicada en Journal of Biomedical Informatics, s’ha provat en un cas de càncer de pròstata amb pacients tractats amb docetaxel utilitzant dades sintètiques de Simulacrum.
La digitalització del sistema sanitari ha convertit a les històries clíniques electròniques en una font massiva d’informació, però la seua explotació no és senzilla. L’alta variabilitat entre pacients, la repetició d’activitats com a proves, cicles de tractament o visites, i la complexitat del registre assistencial generen models densos i difícils de llegir amb tècniques estàndard de mineria de processos, un fenomen conegut com a efecte espagueti que limita la seua utilitat per a clínics i gestors.
Un enfocament declaratiu adaptat a la clínica
Enfront d’eixe problema, la proposta de la UPV introduïx tècniques declaratives que incorporen el coneixement expert directament en el descobriment de models. Així, el personal sanitari participa de manera interactiva en la construcció dels diagrames, la qual cosa permet que reflectisquen amb major fidelitat la lògica dels algorismes clínics i les decisions terapèutiques reals.
El mètode afig funcionalitats com a fites, circuits i regions protegides per a diferenciar etapes crítiques —per exemple, abans i després d’una cirurgia—, identificar trajectòries terapèutiques específiques i aïllar parts rellevants del procés per a analitzar-les per separat. Este enfocament ajuda a reduir la complexitat derivada d’activitats repetides i facilita l’exploració de processos reals a partir de les dades registrades en les HCE.
Amb models més estructurats i llegibles, els equips poden seguir les trajectòries dels pacients, comparar patrons, identificar desviacions respecte a l’esperat i detectar oportunitats de millora. En la pràctica, això es traduïx a mesurar temps entre etapes, localitzar colls de botella, prioritzar intervencions i donar suport a la presa de decisions tant clíniques com de gestió.
La validació en el cas d’ús de càncer de pròstata —amb pacients tractats amb docetaxel— mostra que, després d’integrar el coneixement expert, els models resulten més comprensibles i útils per a analitzar itineraris assistencials. L’ús de dades sintètiques de Simulacrum va permetre reproduir escenaris habituals en tumors prostàtics i avaluar com les noves funcionalitats ordenen la informació i fan visibles patrons que abans quedaven ocults per la complexitat.
Impacte i pròxims passos
Disposar de milions de registres no basta si no es transformen en coneixement accionable. Amb ferramentes adequades, els sistemes sanitaris poden redissenyar processos, reduir ineficiències i millorar l’experiència del pacient secundant-se en dades i en la realitat de la pràctica diària. Este treball es presenta com un pas cap a una sanitat basada en processos reals i evidència extreta de les històries clíniques.
La investigació ha comptat amb finançament del Ministeri de Ciència i Innovació i obri noves línies de treball centrades en la validació clínica amb professionals sanitaris i en l’extensió de l’enfocament a altres patologies i contextos assistencials.
