Diseño de un clasificador adaptativo de emergencias en medicina espacial

[ES] A principios de 2021 tres naves espaciales, el Hope Orbiter, el Tianwen-1 y el Perseverance, llegaron a Marte con la esperanza de llevar a cabo misiones específicas para estudiar su atmósfera y su superficie, con el objetivo concreto de detectar signos claros de vida. Los tres vuelos espaciales son misiones de exploración basadas en la tecnología de los instrumentos y la robótica, pero aún no ha sido la ventana orbital para la exploración humana de Marte. La adaptación de los sistemas de soporte vital y de salud a las condiciones espaciales de largas misiones de exploración, suponen un reto para las tecnologías aún no resuelto debido a la gran distancia para volver a la Tierra y la latencia de las comunicaciones con control de misión. Específicamente, todavía no se dispone de sistemas de ayuda a la decisión médica que permitan saber si una emergencia sanitaria supone un riesgo vital para la tripulación. En este proyecto hemos desarrollado sistemas de ayuda a la decisión médica que permitan predecir nuevos casos de condiciones médicas comunes en el espacio que, según la NASA, suponen riesgo vital para los tripulantes involucrados en una emergencia espacial. Para ello, partimos desde el conjunto de las cien condiciones médicas identificadas como de mayor probabilidad de cara a los viajes espaciales identificadas por los investigadores Elkin Romero y David Francisco. A su vez, contamos con una base de datos de más de 130.000 casos clínicos facilitada por el servicio de emergencias del 112 de la Comunidad Valenciana. Sin embargo, veinte de las citadas condiciones son realmente exiguas dentro del repositorio, por lo que hemos llevado a cabo un generador de pacientes virtuales que permita solventar dicho problema. Para lograrlo, ha sido necesario utilizar literatura médica de todas y cada una de las patologías identificadas. Asimismo, hemos evaluado la bondad de los modelos obtenidos para ambos conjuntos de pacientes de forma desagregada y conjunta, de forma que pudiéramos estudiar tanto el poder clasificador de nuestro sistema como la utilidad real de dichos pacientes virtuales y de los procedimientos empleados. Tras ello, hemos podido ver que la clasificación obtenida es realmente buena, siendo el valor F1 superior a 0,82 en los cinco modelos utilizados. No obstante, también hemos comprobado que algunas de las técnicas del procesamiento del lenguaje, como la «lemmatization» o la selección de términos en la matriz TF-IDF no suponen una mejora sustancial. Además, para facilitar la clasificación de los casos clínicos y la generación de pacientes virtuales hemos elaborado una página web que permita realizar ambas acciones con un simple «click», de forma que mediante cualquier navegador se puedan realizar pruebas sin la necesidad de acceder al código fuente original ni tener que realizar instalación alguna. Por último, el desarrollo del presente trabajo se realiza con la perspectiva de construir una primera aproximación a un sistema mucho más complejo y robusto que denominaremos MEDEA y que supondría un salto cualitativo en la seguridad de los astronautas de cara la venidera exploración espacial.[EN] In early 2021 three spacecraft, the Hope Orbiter, Tianwen-1 and Perseverance, arrived at Mars in the hope of carrying out specific missions to study its atmosphere and surface, with the specific goal of detecting clear signs of life. All three spaceflights are exploration missions based on instrument technology and robotics, but it has not yet been the orbital window for human exploration of Mars. Adapting life support and health support systems to the space conditions of long exploration missions suppose a challenge for technologies not yet solved due to the long distance from Earth and the latency of communications with mission control. Specifically, medical decision support systems that would let us know if a health emergency supposes a life-threatening risk to the crew are not yet available. In this project, we have developed medical decision support systems that can predict new cases of common medical conditions in space that, according to NASA, are life-threatening to crewmembers involved in a space emergency. To do so, we started from the set of the one hundred medical conditions identified by researchers Elkin Romero and David Francisco as most likely to occur during space travel. In turn, we rely on a database of more than 130,000 clinical cases provided by the emergency service of 112 of the Valencian Community. However, twenty of the mentioned conditions are meager within the repository, so we have carried out a virtual patient generator to solve this problem. To achieve this, it has been necessary to use medical literature for each and every one of the pathologies identified. We have also evaluated the quality of the models obtained for both sets of patients in a disaggregated and joint way, so that we could study both the classifying power of our system and the real utility of these virtual patients and the procedures used. After this, we have been able to see that the classification obtained is really good, with the F1 value being higher than 0.82 in the five models used. However, we have also found that some of the language processing techniques, such as lemmatization or the selection of terms in the TFIDF matrix, do not represent a substantial improvement. In addition, to facilitate the classification of clinical cases and the generation of virtual patients, we have developed a web page that allows both actions to be performed with a simple "click", so that tests can be performed using any browser without the need to access the original source code or to perform any installation. Finally, the development of this work is carried out with the perspective of building a first approximation to a much more complex and robust system that we will call MEDEA and that would represent a qualitative leap in the safety of astronauts for the coming space exploration.[CA] A principis de 2021 tres naus espacials, l'Hope Orbiter, el Tianwen-1 i el Perseverance, van arribar a Mart amb l'esperança de dur a terme missions específiques per a estudiar la seua atmosfera i la seua superfície, amb l'objectiu concret de detectar signes clars de vida. Els tres vols espacials són missions d'exploració basades en la tecnologia dels instruments i la robòtica, però encara no ha sigut la finestra orbital per a l'exploració humana de Mart. L'adaptació dels sistemes de suport vital i de salut a les condicions espacials de llargues missions d'exploració, suposen un repte per a les tecnologies encara no resolt a causa de la gran distància per a tornar a la Terra i la latència de les comunicacions amb control de missió. Específicament, encara no es disposa de sistemes d'ajuda a la decisió mèdica que permeten saber si una emergència sanitària suposa un risc vital per a la tripulació. En este projecte hem desenrotllat sistemes d'ajuda a la decisió mèdica que permeten predir nous casos de condicions mèdiques comunes en l'espai que, segons la NASA, suposen risc vital per als tripulants involucrats en una emergència espacial. Per a això, partim des del conjunt de les cent condicions mèdiques identificades com de major probabilitat de cara als viatges espacials identificades pels investigadors Elkin Romero i David Francisco. Al seu torn, comptem amb una base de dades de més de 130.000 casos clínics facilitada pel servici d'emergències del 112 de la Comunitat Valenciana. No obstant això, vint de les esmentades condicions són realment exigües dins del reposador, per la qual cosa hem dut a terme un generador de pacients virtuals que permeta resoldre el dit problema. Per a aconseguir-ho, ha sigut necessari utilitzar literatura mèdica de totes i cada una de les patologies identificades. Així mateix, hem avaluat la bondat dels models obtinguts per a ambdós conjunts de pacients de forma desagregada i conjunta, de manera que poguérem estudiar tant el poder classificador del nostre sistema com la utilitat real de dites pacients virtuals i dels procediments empleats. Després d'això, hem pogut veure que la classificació obtinguda és realment bona, sent el valor F1 superior a 0,82 en els cinc models utilitzats. No obstant això, també hem comprovat que algunes de les tècniques del processament del llenguatge, com la «lemmatization» o la selecció de termes en la matriu TF-IDF no suposen una millora substancial. A més, per a facilitar la classificació dels casos clínics i la generació de pacients virtuals hem elaborat una pàgina web que permeta realitzar ambdós accions amb un simple «click», de manera que per mitjà de qualsevol navegador es puguen realitzar proves sense la necessitat d'accedir al codi font original ni haver de realitzar cap instal·lació. Finalment, el desenrotllament del present treball es realitza amb la perspectiva de construir una primera aproximació a un sistema molt més complex i robust que denominarem MEDEA i que suposaria un salt qualitatiu en la seguretat dels astronautes de cara la venidora exploració espacial.Garrido Sevilla, I. (2021). Diseño de un clasificador adaptativo de emergencias en medicina espacial. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/173830TFG

Robust strategies for glucose control in type 1 diabetes

[EN] Type 1 diabetes mellitus is a chronic and incurable disease that affects millions of people all around the world. Its main characteristic is the destruction (totally or partially) of the beta cells of the pancreas. These cells are in charge of producing insulin, main hormone implied in the control of blood glucose. Keeping high levels of blood glucose for a long time has negative health effects, causing different kinds of complications. For that reason patients with type 1 diabetes mellitus need to receive insulin in an exogenous way. Since 1921 when insulin was first isolated to be used in humans and first glucose monitoring techniques were developed, many advances have been done in clinical treatment with insulin. Currently 2 main research lines focused on improving the quality of life of diabetic patients are opened. The first one is concentrated on the research of stem cells to replace damaged beta cells and the second one has a more technological orientation. This second line focuses on the development of new insulin analogs to allow emulating with higher fidelity the endogenous pancreas secretion, the development of new noninvasive continuous glucose monitoring systems and insulin pumps capable of administering different insulin profiles and the use of decision-support tools and telemedicine. The most important challenge the scientific community has to overcome is the development of an artificial pancreas, that is, to develop algorithms that allow an automatic control of blood glucose. The main difficulty avoiding a tight glucose control is the high variability found in glucose metabolism. This fact is especially important during meal compensation. This variability, together with the delay in subcutaneous insulin absorption and action causes controller overcorrection that leads to late hypoglycemia (the most important acute complication of insulin treatment). The proposals of this work pay special attention to overcome these difficulties. In that way interval models are used to represent the patient physiology and to be able to take into account parametric uncertainty. This type of strategy has been used in both the open loop proposal for insulin dosage and the closed loop algorithm. Moreover the idea behind the design of this last proposal is to avoid controller overcorrection to minimize hypoglycemia while adding robustness against glucose sensor failures and over/under- estimation of meal carbohydrates. The algorithms proposed have been validated both in simulation and in clinical trials.[ES] La diabetes mellitus tipo 1 es una enfermedad crónica e incurable que afecta a millones de personas en todo el mundo. Se caracteriza por una destrucción total o parcial de las células beta del páncreas. Estas células son las encargadas de producir la insulina, hormona principal en el control de glucosa en sangre. Valores altos de glucosa en la sangre mantenidos en el tiempo afectan negativamente a la salud, provocando complicaciones de diversa índole. Es por eso que los pacientes con diabetes mellitus tipo 1 necesitan recibir insulina de forma exógena. Desde que se consiguiera en 1921 aislar la insulina para poder utilizarla en clínica humana, y se empezaran a desarrollar las primeras técnicas de monitorización de glucemia, se han producido grandes avances en el tratamiento con insulina. Actualmente, las líneas de investigación que se están siguiendo en relación a la mejora de la calidad de vida de los pacientes diabéticos, tienen fundamentalmente 2 vertientes: una primera que se centra en la investigación en células madre para la reposición de las células beta y una segunda vertiente de carácter más tecnológico. Dentro de esta segunda vertiente, están abiertas varias líneas de investigación, entre las que se encuentran el desarrollo de nuevos análogos de insulina que permitan emular más fielmente la secreción endógena del páncreas, el desarrollo de monitores continuos de glucosa no invasivos, bombas de insulina capaces de administrar distintos perfiles de insulina y la inclusión de sistemas de ayuda a la decisión y telemedicina. El mayor reto al que se enfrentan los investigadores es el de conseguir desarrollar un páncreas artificial, es decir, desarrollar algoritmos que permitan disponer de un control automático de la glucosa. La principal barrera que se encuentra para conseguir un control riguroso de la glucosa es la alta variabilidad que presenta su metabolismo. Esto es especialmente significativo durante la compensación de las comidas. Esta variabilidad junto con el retraso en la absorción y actuación de la insulina administrada de forma subcutánea favorece la aparición de hipoglucemias tardías (complicación aguda más importante del tratamiento con insulina) a consecuencia de la sobreactuación del controlador. Las propuestas presentadas en este trabajo hacen especial hincapié en sobrellevar estas dificultades. Así, se utilizan modelos intervalares para representar la fisiología del paciente, y poder tener en cuenta la incertidumbre en sus parámetros. Este tipo de estrategia se ha utilizado tanto en la propuesta de dosificación automática en lazo abierto como en el algoritmo en lazo cerrado. Además la principal idea de diseño de esta última propuesta es evitar la sobreactuación del controlador evitando hipoglucemias y añadiendo robustez ante fallos en el sensor de glucosa y en la estimación de las comidas. Los algoritmos propuestos han sido validados en simulación y en clínica.[CA] La diabetis mellitus tipus 1 és una malaltia crònica i incurable que afecta milions de persones en tot el món. Es caracteritza per una destrucció total o parcial de les cèl.lules beta del pàncrees. Aquestes cèl.lules són les encarregades de produir la insulina, hormona principal en el control de glucosa en sang. Valors alts de glucosa en la sang mantinguts en el temps afecten negativament la salut, provocant complicacions de diversa índole. És per això que els pacients amb diabetis mellitus tipus 1 necessiten rebre insulina de forma exògena. Des que s'aconseguís en 1921 aïllar la insulina per a poder utilitzar-la en clínica humana, i es començaren a desenrotllar les primeres tècniques de monitorització de glucèmia, s'han produït grans avanços en el tractament amb insulina. Actualment, les línies d'investigació que s'estan seguint en relació a la millora de la qualitat de vida dels pacients diabètics, tenen fonamentalment 2 vessants: un primer que es centra en la investigació de cèl.lules mare per a la reposició de les cèl.lules beta i un segon vessant de caràcter més tecnològic. Dins d' aquest segon vessant, estan obertes diverses línies d'investigació, entre les que es troben el desenrotllament de nous anàlegs d'insulina que permeten emular més fidelment la secreció del pàncrees, el desenrotllament de monitors continus de glucosa no invasius, bombes d'insulina capaces d'administrar distints perfils d'insulina i la inclusió de sistemes d'ajuda a la decisió i telemedicina. El major repte al què s'enfronten els investigadors és el d'aconseguir desenrotllar un pàncrees artificial, és a dir, desenrotllar algoritmes que permeten disposar d'un control automàtic de la glucosa. La principal barrera que es troba per a aconseguir un control rigorós de la glucosa és l'alta variabilitat que presenta el seu metabolisme. Açò és especialment significatiu durant la compensació dels menjars. Aquesta variabilitat junt amb el retard en l'absorció i actuació de la insulina administrada de forma subcutània afavorix l'aparició d'hipoglucèmies tardanes (complicació aguda més important del tractament amb insulina) a conseqüència de la sobreactuació del controlador. Les propostes presentades en aquest treball fan especial insistència en suportar aquestes dificultats. Així, s'utilitzen models intervalares per a representar la fisiologia del pacient, i poder tindre en compte la incertesa en els seus paràmetres. Aquest tipus d'estratègia s'ha utilitzat tant en la proposta de dosificació automàtica en llaç obert com en l' algoritme en llaç tancat. A més, la principal idea de disseny d'aquesta última proposta és evitar la sobreactuació del controlador evitant hipoglucèmies i afegint robustesa.Revert Tomás, A. (2015). Robust strategies for glucose control in type 1 diabetes [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/56001TESI

Plan de empresa para un sistema de ayuda a la decisión médica para misiones de exploración espacial

[ES] A principios de 2021 tres naves espaciales, el Hope Orbiter, el Tianwen-1 y el Perseverance, llegaron a Marte con la esperanza de llevar a cabo misiones específicas para estudiar su atmósfera y su superficie, con el objetivo concreto de detectar signos claros de vida. Los tres vuelos espaciales son misiones de exploración basadas en la tecnología de los instrumentos y la robótica, pero aún no ha sido la ventana orbital para la exploración humana de Marte. La adaptación de los sistemas de soporte vital y de salud a las condiciones espaciales de largas misiones de exploración, suponen un reto para las tecnologías aún no resuelto debido a la gran distancia para volver a la Tierra y la latencia de las comunicaciones con control de misión. Específicamente, todavía no se dispone de sistemas de ayuda a la decisión médica que permitan saber si una emergencia sanitaria supone un riesgo vital para la tripulación. En este proyecto hemos creado y desarrollado el plan de empresa de un sistema de ayuda a la decisión médica basado en redes neuronales para misiones de exploración espacial, con el horizonte puesto en las próximas misiones tripuladas a Marte por las agencias espaciales y las compañías privadas. El resultado se presentará como modelo de negocio innovador a los ESA Business Incubation Centres. Para ello, hemos definido el producto a desarrollar y analizado la oportunidad de negocio que supondría su realización. Además, han sido empleadas distintas herramientas de análisis como el PESTEL, las 5 fuerzas de Porter o DAFO que nos han permitido conocer tanto el macroentorno como el microentorno de la misma, así como aquellos aspectos a tener en cuenta como un peligro para su desarrollo y aquellos que pueden suponer una clave de éxito. A su vez, hemos diseñado la sociedad, la cual hemos denominado como «VIRTUAL SPACE HEALTH» y le hemos dado forma jurídica. Asimismo, hemos definido un plan de operaciones para el funcionamiento de la misma y planificado las necesidades y la gestión de los Recursos Humanos mediante un proceso de cinco fases. Por otro lado, hemos realizado un estudio preliminar de la tecnología a emplear para el desarrollo del proyecto y realizado un prototipo en forma de página web que nos permita evaluar un primer concepto de los productos que la empresa llevará a cabo. Además, se ha realizado una planificación temporal por etapas del proceso tecnológico y se han planteado dos escenarios posteriores: la comercialización y la venta de la empresa. Por último, se ha realizado un análisis económico-financiero para estudiar tanto las necesidades de financiación de la empresa como su viabilidad, comprobando que podría resultar rentable a pesar de la incertidumbre y riesgo inherente a un proyecto de este tipo.[EN] In early 2021 three spacecraft, the Hope Orbiter, Tianwen-1 and Perseverance, arrived at Mars in the hope of carrying out specific missions to study its atmosphere and surface, with the specific goal of detecting clear signs of life. All three spaceflights are exploration missions based on instrument technology and robotics, but it has not yet been the orbital window for human exploration of Mars. The adaptation of life support and health systems to the space conditions of long exploration missions pose a challenge for technologies not yet solved due to the long distance to return to Earth and the latency of communications with mission control. Specifically, medical decision support systems are not yet available to know if a health emergency poses a life-threatening risk to the crew. In this project we have created and developed the business plan for a neural network-based medical decision support system for space exploration missions, with an eye on the upcoming manned missions to Mars by space agencies and private companies. The result will be presented as an innovative business model to ESA Business Incubation Centers. For this purpose, we have defined the product to be developed and analyzed the business opportunity that its realization would entail. In addition, we have used different analysis tools such as PESTEL, Porter's 5 forces or SWOT that have allowed us to know both the macro and microenvironment, as well as those aspects to be taken into account as a danger for its development and those that can be a key to success. At the same time, we have designed the company, which we have named "VIRTUAL SPACE HEALTH" and we have given it legal form. We have also defined an operational plan for the operation of the company and planned the needs and management of Human Resources through a five-phase process. On the other hand, we have made a preliminary study of the technology to be used for the development of the project and we have made a prototype in the form of a web page that allows us to evaluate a first concept of the products that the company will carry out. In addition, a time planning by stages of the technological process has been carried out and two subsequent scenarios have been considered: the commercialization and the sale of the company. Finally, an economic-financial analysis has been carried out to study both the financing needs of the company and its viability, verifying that it could be profitable despite the uncertainty and risk inherent in a project of this type.[CA] A principis de 2021 tres naus espacials, l'Hope Orbiter, el Tianwen-1 i el Perseverance, van arribar a Mart amb l'esperança de dur a terme missions específiques per a estudiar la seua atmosfera i la seua superfície, amb l'objectiu concret de detectar signes clars de vida. Els tres vols espacials són missions d'exploració basades en la tecnologia dels instruments i la robòtica, però encara no ha sigut la finestra orbital per a l'exploració humana de Mart. L'adaptació dels sistemes de suport vital i de salut a les condicions espacials de llargues missions d'exploració, suposen un repte per a les tecnologies encara no resolt a causa de la gran distància per a tornar a la Terra i la latència de les comunicacions amb control de missió. Específicament, encara no es disposa de sistemes d'ajuda a la decisió mèdica que permeten saber si una emergència sanitària suposa un risc vital per a la tripulació. En este projecte hem creat i desenrotllat el pla d'empresa d'un sistema d'ajuda a la decisió mèdica basat en xarxes neuronals per a missions d'exploració espacial, amb l'horitzó lloc en les pròximes missions tripulades a Mart per les agències espacials i les companyies privades. El resultat es presentarà com a model de negoci innovador als EIXA Business Incubation Centres. Per a això, hem definit el producte a desenrotllar i analitzat l'oportunitat de negoci que suposaria la seua realització. A més, han sigut empleades distintes ferramentes d'anàlisi com el PESTEL, les 5 forces de Porter o DAFO que ens han permés conéixer tant el macroentorn com el microentorn de la mateixa, així com aquells aspectes a tindre en compte com un perill per al seu desenrotllament i aquells que poden suposar una clau d'èxit. Al seu torn, hem dissenyat la societat, la qual hem denominat com «VIRTUAL SPACE HEALTH» i li hem donat forma jurídica. Així mateix, hem definit un pla d'operacions per al funcionament de la mateixa i planificat les necessitats i la gestió dels Recursos Humans per mitjà d'un procés de cinc fases. D'altra banda, hem realitzat un estudi preliminar de la tecnologia a emprar per al desenrotllament del projecte i realitzat un prototip en forma de pàgina web que ens permeta avaluar un primer concepte dels productes que l'empresa durà a terme. A més, s'ha realitzat una planificació temporal per etapes del procés tecnològic i s'han plantejat dos escenaris posteriors: la comercialització i la venda de l'empresa. Finalment, s'ha realitzat una anàlisi economicofinancer per a estudiar tant les necessitats de finançament de l'empresa com la seua viabilitat, comprovant que podria resultar rendible a pesar de la incertesa i risc inherent a un projecte d'este tipus.Garrido Sevilla, I. (2021). Plan de empresa para un sistema de ayuda a la decisión médica para misiones de exploración espacial. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/174818TFG

Enriquecimiento de la historia clínica electrónica con información de sistemas de ayuda a la decisión clínica y datos enlazados abiertos

[ES] La explotación de datos de salud ha demostrado ser de creciente interés en la comunidad científica, especialmente para la creación y uso de sistemas de ayuda a la decisión clínica (SADC). Para abordar este problema, tradicionalmente se ha investigado por separado en materia de modelos de información, modelos de dominio y SADC. En lo que se refiere a modelos de información, las propuestas presentan limitaciones semánticas y no tienen en cuenta la interacción con los modelos de dominio, que pretenden proporcionar una comprensión formal y compartida del conocimiento clínico, ni con los SADC, cuya finalidad es proporcionar apoyo a la toma de decisión clínica a partir de la historia clínica electrónica (HCE). La finalidad de esta tesis se enmarca dentro del objetivo general de enriquecer sistemas de HCE con resultados de SADC y modelos de dominio representados mediante datos enlazados abiertos. Para ello, se investiga la combinación y explotación conjunta de las tecnologías más avanzadas para modelos de información, modelos de dominio y SADC. La principal contribución de esta tesis es el desarrollo de metodologías y herramientas para enriquecer la HCE con resultados de SADC y datos enlazados abiertos. Las contribuciones específicas son las siguientes: * Definición conceptual y metodológica de la HCE aumentada con información potencialmente relevante de la web semántica. * Definición conceptual y metodológica del informe radiológico estructurado (IRE), enriquecido con resultados de SADC basados en reglas, visión por computación y modelos de aprendizaje automático. * Caso de uso de HCE aumentada, consistente en enriquecer la HCE resumida del Sistema Nacional de Salud de España con datos enlazados abiertos sobre interacciones farmacológicas y tratamientos recomendados para los episodios activos del paciente. * Sistema de IRE enriquecido con resultados de SADC. Incluye el desarrollo de plantillas de IRE y mecanismos para el enriquecimiento de las mismas con resultados de SADC basados en reglas, cuantificación de imagen médica y redes neuronales. Nuestro objetivo es mejorar el grado de interoperabilidad en las integraciones de sistemas de HCE con SADC y datos enlazados abiertos, mediante estrategias basadas en los tres pilares de la interoperabilidad semántica: modelos de información, de arquetipos y de dominio. Esto tiene el potencial de repercutir positivamente sobre la salud y el cuidado del paciente, especialmente en el paradigma de la medicina personalizada.[CA] L'explotació de dades de salut ha demostrat ser de creixent interés en la comunitat científica, especialment per a la creació i ús de sistemes d'ajuda a la decisió clínica (SADC). Per a abordar aquest problema, tradicionalment s'ha investigat per separat en matèria de models d'informació, models de domini i SADC. Pel que fa a models d'informació, les propostes presenten limitacions semàntiques i no tenen en compte la interacció amb els models de domini, que pretenen proporcionar una comprensió formal i compartida del coneixement clínic, ni amb els SADC, la finalitat dels quals és proporcionar suport a la presa de decisió clínica partint de la història clínica electrònica (HCE). La finalitat d'aquesta tesi s'emmarca dins de l'objectiu general d'enriquir sistemes de HCE amb resultats de SADC i models de domini representats mitjançant dades enllaçades obertes. Per a això, s'investiga la combinació i explotació conjunta de les tecnologies més avançades per a models d'informació, models de domini i SADC. La principal contribució d'aquesta tesi és el desenvolupament de metodologies i eines per a enriquir la HCE amb resultats de SADC i dades enllaçades obertes. Les contribucions específiques són les següents: * Definició conceptual i metodològica de la HCE augmentada amb informació potencialment rellevant de la web semàntica. * Definició conceptual i metodològica de l'informe radiològic estructurat (IRE), enriquit amb resultats de SADC basats en regles, visió per computació i models d'aprenentatge automàtic. * Cas d'ús de HCE augmentada, consistent a enriquir la HCE resumida del Sistema Nacional de Salut d'Espanya amb dades enllaçades obertes sobre interaccions farmacològiques i tractaments recomanats per als episodis actius del pacient. * Sistema de IRE enriquit amb resultats de SADC. Inclou el desenvolupament de plantilles de IRE i mecanismes per a l'enriquiment de les mateixes amb resultats de SADC basats en regles, quantificació d'imatge mèdica i xarxes neuronals. El nostre objectiu és millorar el grau d'interoperabilitat en les integracions de sistemes de HCE amb SADC i dades enllaçades obertes, mitjançant estratègies basades en els tres pilars de la interoperabilitat semàntica: models d'informació, d'arquetips i de domini. Això té el potencial de repercutir positivament sobre la salut i la cura del pacient, especialment en el paradigma de la medicina personalitzada.[EN] The exploitation of health data has proven to be of increasing interest in the scientific community, especially for the creation and use of clinical decision support systems (CDSS). To address this problem, separate research has traditionally been done on information models, domain models and CDSS. Regarding information models, the proposals present semantic limitations and do not consider the interaction with domain models, which aim to provide a formal and shared understanding of clinical knowledge, nor with CDSS, whose purpose is to provide clinical decision support from the electronic health record (EHR). The aim of this thesis is framed within the general goal of enriching EHR systems with SADC results and domain models represented by open linked data. For this purpose, the combination and joint exploitation of state-of-the-art technologies for information models, domain models and SADC is investigated. The main contribution of this thesis is the development of methodologies and tools to enrich EHR with SADC results and open linked data. Specific contributions are: * Conceptual and methodological definition of EHR augmented with potentially relevant information from the semantic web. * Conceptual and methodological definition of the structured radiology report (SRR), enriched with CDSS results based on logical rules, computer vision and machine learning models. * Augmented EHR use case, consisting of enriching the summarized EHR of the Spanish National Health System with linked open data on pharmacological interactions and recommended treatments for active patient episodes. * SRR system enriched with CDSS results. Includes the development of SRR templates and mechanisms for enriching them with SADC results based on logical rules, medical image quantification and neural networks. Our goal is to improve the degree of interoperability in EHR system integrations with CDSS results and linked open data, through strategies based on the three pillars of semantic interoperability: information, archetype and domain models. This has the potential to positively impact health and patient care, especially in the personalized medicine paradigm.Mañas García, A. (2022). Enriquecimiento de la historia clínica electrónica con información de sistemas de ayuda a la decisión clínica y datos enlazados abiertos [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/18773

Programación óptima de la renovación de tuberías en un sistema de abastecimiento urbano: Análisis de los factores de influencia

Se propone un instrumento de ayuda a la decisión, proceso que permite la priorización de la necesidad de los planes de renovación, e identificar las prioridades aplicando la metodología de los sistemas de decisión multicriterio, algoritmos genéticos y lógica difusa. Abstract: We propose an instrument to aid in the decision-making process that allows for the prioritization of needs for the water distribution network renewal planning and to identify these priorities applying the methodology Multicriteria Decision Support Systems,Genetic Algorithms and Fuzzy Logic.Alonso Guzmán, CD. (2008). Programación óptima de la renovación de tuberías en un sistema de abastecimiento urbano: Análisis de los factores de influencia. http://hdl.handle.net/10251/14296Archivo delegad

Probabilistic methods for multi-source and temporal biomedical data quality assessment

[EN] Nowadays, biomedical research and decision making depend to a great extent on the data stored in information systems. As a consequence, a lack of data quality (DQ) may lead to suboptimal decisions, or hinder the derived research processes and outcomes. This thesis aims to the research and development of methods for assessing two DQ problems of special importance in Big Data and large-scale repositories, based on multi-institutional, cross-border infrastructures, and acquired during long periods of time: the variability of data probability distributions (PDFs) among different data sources-multi-source variability-and the variability of data PDFs over time-temporal variability. Variability in PDFs may be caused by differences in data acquisition methods, protocols or health care policies; systematic or random errors during data input and management; demographic differences in populations; or even falsified data. To date, these issues have received little attention as DQ problems nor count with adequate assessment methods. The developed methods aim to measure, detect and characterize variability dealing with multi-type, multivariate, multi-modal data, and not affected by large sample sizes. To this end, we defined an Information Theory and Geometry probabilistic framework based on the inference of non-parametric statistical manifolds from the normalized distances of PDFs among data sources and over time. Based on this, a number of contributions have been generated. For the multi-source variability assessment we have designed two metrics: the Global Probabilistic Deviation, which measures the degree of global variability among the PDFs of multiple sources-equivalent to the standard deviation among PDFs; and the Source Probabilistic Outlyingness, which measures the dissimilarity of the PDF of a single data source to a global latent average. They are based on the construction of a simplex geometrical figure (the maximum-dimensional statistical manifold) using the distances among sources, and complemented by the Multi-Source Variability plot, an exploratory visualization of that simplex which permits detecting grouping patterns among sources. The temporal variability method provides two main tools: the Information Geometric Temporal plot, an exploratory visualization of the temporal evolution of PDFs based on the projection of the statistical manifold from temporal batches; and the PDF Statistical Process Control, a monitoring and automatic change detection algorithm for PDFs. The methods have been applied to repositories in real case studies, including the Public Health Mortality and Cancer Registries of the Region of Valencia, Spain; the UCI Heart Disease; the United States NHDS; and Spanish Breast Cancer and an In-Vitro Fertilization datasets. The methods permitted discovering several findings such as partitions of the repositories in probabilistically separated temporal subgroups, punctual temporal anomalies due to anomalous data, and outlying and clustered data sources due to differences in populations or in practices. A software toolbox including the methods and the automated generation of DQ reports was developed. Finally, we defined the theoretical basis of a biomedical DQ evaluation framework, which have been used in the construction of quality assured infant feeding repositories, in the contextualization of data for their reuse in Clinical Decision Support Systems using an HL7-CDA wrapper; and in an on-line service for the DQ evaluation and rating of biomedical data repositories. The results of this thesis have been published in eight scientific contributions, including top-ranked journals and conferences. One of the journal publications was selected by the IMIA as one of the best of Health Information Systems in 2013. Additionally, the results have contributed to several research projects, and have leaded the way to the industrialization of the developed methods and approaches for the audit and control of biomedical DQ.[ES] Actualmente, la investigación biomédica y toma de decisiones dependen en gran medida de los datos almacenados en los sistemas de información. En consecuencia, una falta de calidad de datos (CD) puede dar lugar a decisiones sub-óptimas o dificultar los procesos y resultados de las investigaciones derivadas. Esta tesis tiene como propósito la investigación y desarrollo de métodos para evaluar dos problemas especialmente importantes en repositorios de datos masivos (Big Data), basados en infraestructuras multi-céntricas, adquiridos durante largos periodos de tiempo: la variabilidad de las distribuciones de probabilidad (DPs) de los datos entre diferentes fuentes o sitios-variabilidad multi-fuente-y la variabilidad de las distribuciones de probabilidad de los datos a lo largo del tiempo-variabilidad temporal. La variabilidad en DPs puede estar causada por diferencias en los métodos de adquisición, protocolos o políticas de atención; errores sistemáticos o aleatorios en la entrada o gestión de datos; diferencias demográficas en poblaciones; o incluso por datos falsificados. Esta tesis aporta métodos para detectar, medir y caracterizar dicha variabilidad, tratando con datos multi-tipo, multivariantes y multi-modales, y sin ser afectados por tamaños muestrales grandes. Para ello, hemos definido un marco de Teoría y Geometría de la Información basado en la inferencia de variedades de Riemann no-paramétricas a partir de distancias normalizadas entre las PDs de varias fuentes de datos o a lo largo del tiempo. En consecuencia, se han aportado las siguientes contribuciones: Para evaluar la variabilidad multi-fuente se han definido dos métricas: la Global Probabilistic Deviation, la cual mide la variabilidad global entre las PDs de varias fuentes-equivalente a la desviación estándar entre PDs; y la Source Probabilistic Outlyingness, la cual mide la disimilaridad entre la DP de una fuente y un promedio global latente. Éstas se basan en un simplex construido mediante las distancias entre las PDs de las fuentes. En base a éste, se ha definido el Multi-Source Variability plot, visualización que permite detectar patrones de agrupamiento entre fuentes. El método de variabilidad temporal proporciona dos herramientas: el Information Geometric Temporal plot, visualización exploratoria de la evolución temporal de las PDs basada en la la variedad estadística de los lotes temporales; y el Control de Procesos Estadístico de PDs, algoritmo para la monitorización y detección automática de cambios en PDs. Los métodos han sido aplicados a casos de estudio reales, incluyendo: los Registros de Salud Pública de Mortalidad y Cáncer de la Comunidad Valenciana; los repositorios de enfermedades del corazón de UCI y NHDS de los Estados Unidos; y repositorios españoles de Cáncer de Mama y Fecundación In-Vitro. Los métodos detectaron hallazgos como particiones de repositorios en subgrupos probabilísticos temporales, anomalías temporales puntuales, y fuentes de datos agrupadas por diferencias en poblaciones y en prácticas. Se han desarrollado herramientas software incluyendo los métodos y la generación automática de informes. Finalmente, se ha definido la base teórica de un marco de CD biomédicos, el cual ha sido utilizado en la construcción de repositorios de calidad para la alimentación del lactante, en la contextualización de datos para el reuso en Sistemas de Ayuda a la Decisión Médica usando un wrapper HL7-CDA, y en un servicio on-line para la evaluación y clasificación de la CD de repositorios biomédicos. Los resultados de esta tesis han sido publicados en ocho contribuciones científicas (revistas indexadas y artículos en congresos), una de ellas seleccionada por la IMIA como una de las mejores publicaciones en Sistemas de Información de Salud en 2013. Los resultados han contribuido en varios proyectos de investigación, y facilitado los primeros pasos hacia la industrialización de las tecnologías[CA] Actualment, la investigació biomèdica i presa de decisions depenen en gran mesura de les dades emmagatzemades en els sistemes d'informació. En conseqüència, una manca en la qualitat de les dades (QD) pot donar lloc a decisions sub-òptimes o dificultar els processos i resultats de les investigacions derivades. Aquesta tesi té com a propòsit la investigació i desenvolupament de mètodes per avaluar dos problemes especialment importants en repositoris de dades massius (Big Data) basats en infraestructures multi-institucionals o transfrontereres, adquirits durant llargs períodes de temps: la variabilitat de les distribucions de probabilitat (DPs) de les dades entre diferents fonts o llocs-variabilitat multi-font-i la variabilitat de les distribucions de probabilitat de les dades al llarg del temps-variabilitat temporal. La variabilitat en DPs pot estar causada per diferències en els mètodes d'adquisició, protocols o polítiques d'atenció; errors sistemàtics o aleatoris durant l'entrada o gestió de dades; diferències demogràfiques en les poblacions; o fins i tot per dades falsificades. Aquesta tesi aporta mètodes per detectar, mesurar i caracteritzar aquesta variabilitat, tractant amb dades multi-tipus, multivariants i multi-modals, i no sent afectats per mides mostrals grans. Per a això, hem definit un marc de Teoria i Geometria de la Informació basat en la inferència de varietats de Riemann no-paramètriques a partir de distàncies normalitzades entre les DPs de diverses fonts de dades o al llarg del temps. En conseqüència s'han aportat les següents contribucions: Per avaluar la variabilitat multi-font s'han definit dos mètriques: la Global Probabilistic Deviation, la qual mesura la variabilitat global entre les DPs de les diferents fonts-equivalent a la desviació estàndard entre DPs; i la Source Probabilistic Outlyingness, la qual mesura la dissimilaritat entre la DP d'una font de dades donada i una mitjana global latent. Aquestes estan basades en la construcció d'un simplex mitjançant les distàncies en les DPs entre fonts. Basat en aquest, s'ha definit el Multi-Source Variability plot, una visualització que permet detectar patrons d'agrupament entre fonts. El mètode de variabilitat temporal proporciona dues eines: l'Information Geometric Temporal plot, visualització exploratòria de l'evolució temporal de les distribucions de dades basada en la varietat estadística dels lots temporals; i el Statistical Process Control de DPs, algoritme per al monitoratge i detecció automàtica de canvis en les DPs de dades. Els mètodes han estat aplicats en repositoris de casos d'estudi reals, incloent: els Registres de Salut Pública de Mortalitat i Càncer de la Comunitat Valenciana; els repositoris de malalties del cor de UCI i NHDS dels Estats Units; i repositoris espanyols de Càncer de Mama i Fecundació In-Vitro. Els mètodes han detectat troballes com particions dels repositoris en subgrups probabilístics temporals, anomalies temporals puntuals, i fonts de dades anòmales i agrupades a causa de diferències en poblacions i en les pràctiques. S'han desenvolupat eines programari incloent els mètodes i la generació automàtica d'informes. Finalment, s'ha definit la base teòrica d'un marc de QD biomèdiques, el qual ha estat utilitzat en la construcció de repositoris de qualitat per l'alimentació del lactant, la contextualització de dades per a la reutilització en Sistemes d'Ajuda a la Decisió Mèdica usant un wrapper HL7-CDA, i en un servei on-line per a l'avaluació i classificació de la QD de repositoris biomèdics. Els resultats d'aquesta tesi han estat publicats en vuit contribucions científiques (revistes indexades i en articles en congressos), una de elles seleccionada per la IMIA com una de les millors publicacions en Sistemes d'Informació de Salut en 2013. Els resultats han contribuït en diversos projectes d'investigació, i han facilitat la industrialització de les tecnologies dSáez Silvestre, C. (2016). Probabilistic methods for multi-source and temporal biomedical data quality assessment [Tesis doctoral]. Editorial Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/62188TESISPremiad