Process mining per l'analisi dei regimi terapeutici di pazienti affetti da sclerosi multipla

La sclerosi multipla (SM) è una malattia neurodegenerativa che danneggia la mielina che ricopre gli assoni, causando danni alla trasmissione degli impulsi nervosi, con conseguente perdita progressiva o intermittente di funzionalità motorie e sensoriali. Negli ultimi decenni, sono stati introdotti diversi trattamenti farmacologici in grado di modificare l’andamento della patologia, controllandone i sintomi o ritardandone gli attacchi acuti. In questo lavoro di tesi, ci si è proposto di esplorare i percorsi di trattamento di una coorte di soggetti affetti da SM e trattati presso due centri clinici italiani, la Fondazione Istituto Neurologico Nazionale C. Mondino di Pavia ed il Centro Sclerosi Multipla - AOU Città della Salute e della Scienza di Torino – Molinette, Università degli Studi di Torino. Per ciascun soggetto, si sono analizzati i trattamenti farmacologici prescritti e l’evoluzione della patologia in termini di disabilità accumulata, misurata attraverso la Expanded Disability Status Scale, e di occorrenza di ricadute, ovvero aggravamenti dello stato di salute causati dalla SM. A tal fine, si è utilizzato un approccio basato sul Process Mining, una disciplina nata nel contesto del business management che permette di analizzare i processi che determinano sequenze di eventi, come in questo caso i percorsi di evoluzione della malattia ed i trattamenti prescritti. Si è fatto uso di diversi algoritmi descrittivi, come il First Order Markov Model e il CareFlow Miner, per analizzare e fornire un quadro dei percorsi terapeutici, producendo grafici esplicativi dei processi.