Minería de procesos en medicina: el futuro que llegó para quedarse

Herramientas que tienen su fuerte en un área comercial, han resultado útil para estudiar el aprendizaje de profesionales de la salud.

El análisis de los datos para mejorar o revisar la gestión de procesos de negocio, o minería de procesos, se ha aplicado durante años en distintas áreas, con el fin de mejorar procesos industriales o de negocio, a partir de la información obtenida durante su ejecución. Sin embargo, un grupo de académicos de la Universidad Católica decidieron utilizarlo a su favor: para estudiar cómo mejorar la enseñanza de profesionales de la salud, al obtener información del entrenamiento en destrezas procedurales, con la ayuda del procesamiento matemático de datos.

Este proyecto involucra a los doctores René de la Fuente y Ricardo Fuente, del Departamento de Anestesiología UC, y a Marcos Sepúlveda y Jorge Muñoz-Gama, del Departamento de Ciencias de la Computación UC. Un trabajo interdisciplinario recientemente reconocido por CELONIS, empresa líder en minería de procesos mundial, que dio espacio en su área de publicaciones a un artículo de Jorge Muñoz-Gama.

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“Es importante que una empresa internacional, líder en el rubro, ponga su atención a una aplicación novedosa y un poco al margen de las aplicaciones comerciales, habituales de estas herramientas”, explica el Dr. René de la Fuente.

El uso de minería de procesos que realizan los académicos de Anestesiología y Ciencia de la Computación permite entregar información que antes no lograba ser medida objetivamente: como la dificultad de algunas etapas en ejecución de un procedimiento, el ajuste a un patrón ideal de ejecución, entre otros indicadores.

En términos prácticos, los expertos analizan data obtenida de grabaciones del entrenamiento simulado de destrezas propias de médicos o profesionales de la salud, para darles retroalimentación sobre lo que sería ideal para mejorar su aprendizaje.

Actualmente, se encuentran en desarrollo un software para obtener en forma estructurada los datos de procesos no automatizados en enseñanza de procedimientos y se estudia también una metodología para lograr patrones (modelos ideales) de ejecución de los procedimientos que sean válidos en más de un contexto.

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