Las infecciones nosocomiales son aquellas contraídas en los centros de atención sanitaria y constituyen unas de las principales causas de defunciones y morbilidad en los pacientes hospitalizados. Esto ha puesto en alerta al campo médico de la epidemiología, que centra parte de sus esfuerzos en la trazabilidad y determinación de los principales factores que propician su aparición.

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Para la detección de brotes de infecciones nosocomiales, la identificación pacientes o, en general, elementos de un hospital relacionados con un brote (o un caso índice), y la detección de pacientes raíz, se han elaborado principalmente técnicas estadísticas tradicionales. Estas técnicas no hacen uso de toda la información disponible actualmente en los sistemas de información y la expresividad para modelar y responder a cuestiones epidemiológicas es limitada.

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El impacto sin precedentes de la Inteligencia Artificial en la sociedad, y particularmente en el desarrollo de nuevos métodos de análisis inteligente de datos en el ámbito clínico es, sin duda, uno de los grandes desafíos de la próxima década. La aplicación en entornos reales de estos métodos a tareas como la monitorización o diagnóstico de patologías, o la epidemiología, ha atraído a numerosos investigadores y es un campo aún sin explotar.

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Esta propuesta de tesis se centra precisamente en conjugar técnicas formales y de alto rigor científico, como es el razonamiento-espacial y temporal, con técnicas clásicas más asumidas por los profesionales clínicos en epidemiología. Además, se plantea también en el mismo contexto la integración de las tecnologías de gestión de datos masivos como son las basadas en grafos, con otras herramientas que proporcionen perspectivas adicionales a los clínicos y que ayuden a la toma de decisiones y a la explicabilidad de los modelos, como son la visualización de grafos o la minería de patrones.

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El contexto específico del desarrollo de esta tesis es un proyecto de investigación denominado ¿Sistema de ayuda a la decisión clínica para vigilancia de infecciones¿ SITSUS (RTI2018-094832-B-I00) y de 2 contratos activos de transferencia tecnológica del ámbito de la tesis planteada.