Gestión continua de la trazabilidad en procesos de reproducción asistida

• Autores: Leticia Morales Trujillo
• Directores de la Tesis: Francisco José Domínguez Mayo (dir. tes.) , Julián Alberto García García (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Sevilla ( España ) en 2023
• Idioma: español
• Número de páginas: 311
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Idus
• Resumen
  • español

    En la actualidad las empresas se ven obligadas a implementar sistemas de trazabilidad cada vez más sofisticados para cumplir con las exigencias del mercado y garantizar la integridad de sus productos y servicios. Esta tesis doctoral se enfoca en ofrecer una solución para la gestión continua de la trazabilidad en los procesos de tratamientos de reproducción asistida (ART, por sus siglas en inglés). La reproducción asistida es un servicio clínico cada vez más utilizado debido a la postergación de la paternidad y otros problemas relacionados, y el correcto funcionamiento de este servicio clínico es esencial para garantizar la seguridad de la información del paciente y asegurar la prevención de errores.

    Los laboratorios de reproducción asistida están expuestos a diversos incidentes, siendo la identificación errónea de muestras biológicas uno de los más graves, lo que hace que la gestión continua de la trazabilidad sea un aspecto crítico que requiere de mecanismos adecuados para evitar errores fatales. La gestión de la trazabilidad en los procesos ART implica la interrelación de varios sistemas independientes, lo que se conoce como Sistema de Sistemas (SoS) [1]. Los SoS presentan una serie de características que hacen que su producción y operaciones de estos servicios sean más complejas [2].

    Con el objetivo de solucionar estos problemas, después de llevar a cabo un estudio del estado del arte exhaustivo sobre la gestión de la trazabilidad en reproducción asistida, se propone un framework que guíe la producción y operaciones de servicio para la gestión continua de la trazabilidad en procesos ART en el contexto de SoS. Este framework incluye un ciclo de vida completo de un producto software y mecanismos que apoyan su implementación, basados en el paradigma MDE y la tecnología Blockchain cuyo propósito es validar, verificar y monitorizar el registro y control de las entidades que intervienen en los procesos ART. Además, se ofrece un conjunto de herramientas de soporte al framework para simplificar la labor de los ingenieros de software y profesionales sanitarios involucrados en los procesos ART. Este conjunto de herramientas está constituido por una herramienta técnica y una herramienta clínica, que están interrelacionadas de tal manera que la herramienta técnica contribuye a conformar parte de la herramienta clínica y la mantiene actualizada y en correcto funcionamiento para garantizar así que el servicio es de acuerdo a lo esperado.

    Para validar los resultados de esta tesis, se instanció el framework TRASYS en un caso de uso real en la clínica de reproducción asistida Inebir y se utilizó el conjunto de herramientas TRABIS que da soporte a dicho framework. Los resultados obtenidos muestran numerosos beneficios con el uso de la herramienta clínica, como la reducción del riesgo de errores humanos durante la manipulación, emparejamiento e identificación de muestras biológicas. Además, se automatizan tareas que se realizan de forma manual en los laboratorios, se facilita el trabajo a los profesionales sanitarios de laboratorio de reproducción y se reducen costes y tiempos empleados en la ejecución de los tratamientos de reproducción asistida. En resumen, esta solución es un gran avance en la gestión continua de la trazabilidad en los procesos ART y contribuirá a mejorar la seguridad y eficiencia de los laboratorios de reproducción asistida.

  • English

    Nowadays, companies are forced to implement increasingly sophisticated traceability systems to meet market demands and ensure the integrity of their products and services. This dissertation focuses on providing a solution for the continuous management of traceability in Assisted Reproduction Treatment (ART) processes. Assisted reproduction is an increasingly used clinical service due to the postponement of parenthood and other related problems, and the correct operation of this clinical service is essential to guarantee the security of patient information and ensure the prevention of errors.

    Assisted reproduction laboratories are exposed to various incidents, with misidentification of biological samples being one of the most serious, which makes continuous traceability management a critical aspect that requires adequate mechanisms to avoid fatal errors. Traceability management in ART processes involves the interrelation of several independent systems, which is known as System of Systems (SoS) [1]. SoSs present a number of characteristics that make their production and operations of these services more complex [2].

    In order to solve these problems, after conducting a comprehensive state-of-the-art study on traceability management in assisted reproduction, a framework is proposed to guide production and service operations for the continuous management of traceability in ART processes in the context of SoS. This framework includes a complete life cycle of a software product and mechanisms that support its implementation, based on the MDE paradigm and Blockchain technology whose purpose is to validate, verify and monitor the registration and control of the entities involved in ART processes. In addition, a set of tools to support the framework is provided to simplify the work of software engineers and healthcare professionals involved in ART processes. This set of tools is constituted by a technical tool and a clinical tool, which are interrelated in such a way that the technical tool contributes to form part of the clinical tool and keeps it updated and in proper functioning to ensure that the service is as expected.

    To validate the results of this thesis, the TRASYS framework was instantiated in a real use case at the Inebir assisted reproduction clinic and the TRABIS toolkit that supports the framework was used. The results obtained show numerous benefits with the use of the clinical tool, such as the reduction of the risk of human errors during the handling, matching and identification of biological samples. In addition, tasks that are performed manually in laboratories are automated, the work of health professionals in the reproduction laboratory is facilitated, and the costs and time spent in the execution of assisted reproduction treatments are reduced. In short, this solution is a breakthrough in the continuous management of traceability in ART processes and will contribute to improving the safety and efficiency of assisted reproduction laboratories.