La tesi si concentra sull'analisi e il monitoraggio di processi sanitari tramite l'approccio del process mining, con un'attenzione particolare agli eventi che si verificano in momenti specifici dei processi di data ingestion, ETL ed elaborazione, quali per esempio le interazioni con fonti di dati esterne. Questo approccio si prefigge di estrarre informazioni utili dai log relativi alle attività svolte, sia a livello umano (operatori) che applicativo (sistemi software), al fine di ottimizzare e monitorare i processi. Dal punto di vista operativo, si adotterà la libreria pMineR in R, standard per il process mining in ambito sanitario.

Tesi in collaborazione con il Consorzio Arsenàl.IT - Centro Veneto Ricerca e Innovazione per la Sanità Digitale.