Comprender el comportamiento humano puede ayudar en la adopción de intervenciones de salud satisfactorias y cuidado mejorado. Uno de los principales problemas radica en la definición de los comportamientos humanos, ya que las actividades humanas dependen de múltiples variables y son de naturaleza dinámica. Aunque las casas inteligentes han avanzado en los últimos años y han contribuido al seguimiento no intrusivo del comportamiento humano, la inteligencia artificial aún no ha logrado hacer frente al problema de la variabilidad y dinamismo de estos comportamientos. La minería de procesos es una disciplina emergente capaz de adaptarse a la naturaleza de los datos altamente variables y extraer conocimiento para definir patrones de comportamiento. En este estudio, analizamos datos de 25 residentes internos adquiridos con sensores de ubicación interior mediante técnicas de agrupación de minería de procesos, lo que permite obtener flujos de trabajo del comportamiento humano dentro de la casa. Los datos se agrupan ajustando dos variables: el índice de similitud y la distancia euclidiana entre flujos de trabajo. Posteriormente, se crean dos modelos principales: (1) una vista de flujo de trabajo para analizar las características de los clústeres descubiertos y la información que revelan sobre el comportamiento humano y (2) una vista de calendario, en la que los comportamientos comunes se representan a modo de calendario permitiendo detectar patrones relevantes según el día de la semana y la estación del año. Se investigan tres pacientes representativos que realizaron tres comportamientos diferentes: estables, inestables y complejos según el enfoque propuesto. Este enfoque proporciona detalles del comportamiento humano a modo de un modelo de flujo de trabajo, descubriendo los caminos de los usuarios, las transiciones frecuentes entre habitaciones y el tiempo que el usuario estuvo en cada habitación, además de mostrar los resultados en la vista del calendario que aumenta la legibilidad y la atracción visual de los comportamientos humanos, permitiendo detectar patrones que ocurren en días especiales.