Dentro del proceso de minería, las técnicas de descubrimiento hacen posible construir modelos de procesos comerciales automáticamente a partir de registros de eventos. Sin embargo, los resultados a menudo no logran un equilibrio entre la complejidad del modelo y la precisión de ajuste, lo que establece la necesidad de ajustes manuales en el modelo. Este documento presenta un enfoque para la minería de procesos que brinda soporte semiautomático para la optimización del modelo basado en la evaluación combinada de la complejidad del modelo y su adecuación. Para equilibrar la complejidad y la adecuación, se propone un enfoque de simplificación del modelo que abstrae el modelo crudo a la granularidad deseada. Además, introducimos el concepto de metarretratos, un colapso cíclico en el modelo, que puede potencialmente simplificar e interpretar el modelo. Nuestro objetivo es demostrar las capacidades de nuestra solución tecnológica utilizando tres conjuntos de datos de diferentes aplicaciones en el ámbito de la salud. Estos son procesos de monitoreo remoto para pacientes con hipertensión arterial y flujos de trabajo de trabajadores de la salud durante la pandemia de COVID-19. Un estudio de caso también investiga el uso de varias medidas de complejidad y diferentes formas de aplicación de la solución, brindando información sobre mejores prácticas para mejorar la interpretabilidad y el equilibrio entre complejidad y adecuación en los modelos de procesos.