Usualmente la producción de sedimentos en suspensión (Qss) de un río es calculada utilizando datos de caudales medios diarios o mensuales. Considerando que la mayor Qss ocurre durante los eventos de lluvias y también que los caudales medios no son capaces de representar adecuadamente los máximos caudales, principalmente en zonas de alta variabilidad climática, la forma usual de cálculo de Qss puede subestimar esta producción. En este sentido, esta investigación buscó analizar la influencia de la variabilidad temporal de los datos de caudales en el cálculo de la producción de sedimentos. Adicionalmente fue analizada el uso de diferentes tipos de curvas de sedimentos: (i) para todo el periodo de estudio, (ii) por años hidrológicos y (iii) asociación por épocas características (húmedas, semi-húmedas y secas). El estudio fue realizado en la subcuenca del río Torata, ubicada en una zona semiárida al sur del Perú, entre 2100 y 5200 m de altitud con pendiente promedio de 21.0% y alta variabilidad climática, en especial la precipitación que se ve reflejado en los caudales, ya que en un lapso de horas puede variar de 4 a 34 m3/s. El error entre la descarga prevista y estimada para el periodo de estudio (2001-2012) utilizando los diferentes tipos de curvas fue (i) -65.85%, (ii) -15.36% y (iii) -8.74%, presentando mejora en el coeficiente de eficiencia de Nash-Sutcliffe de 0.248 para 0.500. Los resultados mostraron que la diferencia entre la descarga de sedimentos en suspensión total para el periodo calculado con caudales medias mensuales y diarias fue de -92% y -62%, ambos en comparación de producción para valores medios horarios. También fue constatado que el 99.7% de la producción de sedimentos ocurre en temporada de lluvias, inclusive, un único evento de lluvia llegó a producir 80% de la producción anual. Los resultados de esta investigación ponen en manifiesto la importancia de utilizar registros de caudales con escalas pequeñas de tiempo (minutos, horas), que puedan representar la alta variabilidad de los caudales característicos de zonas semiáridas. / The usual methods that calculate the suspended sediment flux (Qss) of rivers employ discharge mean values daily or monthly. As most of the sediments are transported during overflow events and a mean value smooths the flood peak discharge, mainly in high climatic variability areas, the usual method to evaluate the Qss might underestimate the production of river sediments. This paper reports on an analysis of the gauge influence of temporal variability on the sediment yield estimation. Additionally, the use of different types of sediment rate curves was analyzed for (i) the whole time-series data, (ii) per hydrological year, and (iii) per hydrological pattern characterization (flood, intermediary and drought). A study case was conducted in the Torata river sub-catchment, a Peruvian semi-arid area located between altitudes of 2100 and 5200 meters and whose average slope is 21%. The high climatic variability is expressed by the huge river flow amplitude, which ranges from 4 to 34 m3/s in a few hours. The errors for the sediment yield from 2001 to 2012 estimated by the different sediment rating curves were (i) -65,85%, (ii) -15,36% and (iii) -8,74%, with a 0,248 to 0,500 Nash-Sutcliffe efficiency coefficient improvement. The differences between the sediment yield in total suspension for the period calculated monthly and daily were -92% y and -62%, respectively, in comparison with the production for hourly average values. Results show that 99,7% of the sediment are produced during the flood season and a single overflow event could represent 80% of the annual sediment discharge flow. This research highlights the importance of collecting and using discharge data of a short time interval (minutes or hours) to compute and represent the overflow peaks typical of semiarid regions.

Usualmente la producción de sedimentos en suspensión (Qss) de un río es calculada utilizando datos de caudales medios diarios o mensuales. Considerando que la mayor Qss ocurre durante los eventos de lluvias y también que los caudales medios no son capaces de representar adecuadamente los máximos caudales, principalmente en zonas de alta variabilidad climática, la forma usual de cálculo de Qss puede subestimar esta producción. En este sentido, esta investigación buscó analizar la influencia de la variabilidad temporal de los datos de caudales en el cálculo de la producción de sedimentos. Adicionalmente fue analizada el uso de diferentes tipos de curvas de sedimentos: (i) para todo el periodo de estudio, (ii) por años hidrológicos y (iii) asociación por épocas características (húmedas, semi-húmedas y secas). El estudio fue realizado en la subcuenca del río Torata, ubicada en una zona semiárida al sur del Perú, entre 2100 y 5200 m de altitud con pendiente promedio de 21.0% y alta variabilidad climática, en especial la precipitación que se ve reflejado en los caudales, ya que en un lapso de horas puede variar de 4 a 34 m3/s. El error entre la descarga prevista y estimada para el periodo de estudio (2001-2012) utilizando los diferentes tipos de curvas fue (i) -65.85%, (ii) -15.36% y (iii) -8.74%, presentando mejora en el coeficiente de eficiencia de Nash-Sutcliffe de 0.248 para 0.500. Los resultados mostraron que la diferencia entre la descarga de sedimentos en suspensión total para el periodo calculado con caudales medias mensuales y diarias fue de -92% y -62%, ambos en comparación de producción para valores medios horarios. También fue constatado que el 99.7% de la producción de sedimentos ocurre en temporada de lluvias, inclusive, un único evento de lluvia llegó a producir 80% de la producción anual. Los resultados de esta investigación ponen en manifiesto la importancia de utilizar registros de caudales con escalas pequeñas de tiempo (minutos, horas), que puedan representar la alta variabilidad de los caudales característicos de zonas semiáridas. / The usual methods that calculate the suspended sediment flux (Qss) of rivers employ discharge mean values daily or monthly. As most of the sediments are transported during overflow events and a mean value smooths the flood peak discharge, mainly in high climatic variability areas, the usual method to evaluate the Qss might underestimate the production of river sediments. This paper reports on an analysis of the gauge influence of temporal variability on the sediment yield estimation. Additionally, the use of different types of sediment rate curves was analyzed for (i) the whole time-series data, (ii) per hydrological year, and (iii) per hydrological pattern characterization (flood, intermediary and drought). A study case was conducted in the Torata river sub-catchment, a Peruvian semi-arid area located between altitudes of 2100 and 5200 meters and whose average slope is 21%. The high climatic variability is expressed by the huge river flow amplitude, which ranges from 4 to 34 m3/s in a few hours. The errors for the sediment yield from 2001 to 2012 estimated by the different sediment rating curves were (i) -65,85%, (ii) -15,36% and (iii) -8,74%, with a 0,248 to 0,500 Nash-Sutcliffe efficiency coefficient improvement. The differences between the sediment yield in total suspension for the period calculated monthly and daily were -92% y and -62%, respectively, in comparison with the production for hourly average values. Results show that 99,7% of the sediment are produced during the flood season and a single overflow event could represent 80% of the annual sediment discharge flow. This research highlights the importance of collecting and using discharge data of a short time interval (minutes or hours) to compute and represent the overflow peaks typical of semiarid regions.

Tesis por compendio / [EN] The data quality assessment has many dimensions, from those so obvious as the data completeness and consistency to other less evident such as the correctness or the ability to represent the target population. In general, it is possible to classify them as those produced by an external effect, and those that are inherent in the data itself. This work will be focused on those inherent to data, such as the temporal and the multisource variability applied to healthcare data repositories. Every process is usually improved over time, and that has a direct impact on the data distribution. Similarly, how a process is executed in different sources may vary due to many factors, such as the diverse interpretation of standard protocols by human beings or different previous experiences of experts. Artificial Intelligence has become one of the most widely extended technological paradigms in almost all the scientific and industrial fields. Advances not only in models but also in hardware have led to their use in almost all areas of science. Although the solved problems using this technology often have the drawback of not being interpretable, or at least not as much as other classical mathematical or statistical techniques. This motivated the emergence of the "explainable artificial intelligence" concept, that study methods to quantify and visualize the training process of models based on machine learning. On the other hand, real systems may often be represented by large networks (graphs), and one of the most relevant features in such networks is the community or clustering structure. Since sociology, biology, or clinical situations could usually be modeled using graphs, community detection algorithms are becoming more and more extended in a biomedical field. In the present doctoral thesis, contributions have been made in the three above mentioned areas. On the one hand, temporal and multisource variability assessment methods based on information geometry were used to detect variability in data distribution that may hinder data reuse and, hence, the conclusions which can be extracted from them. This methodology's usability was proved by a temporal variability analysis to detect data anomalies in the electronic health records of a hospital over 7 years. Besides, it showed that this methodology could have a positive impact if it applied previously to any study. To this end, firstly, we extracted the variables that highest influenced the intensity of headache in migraine patients using machine learning techniques. One of the principal characteristics of machine learning algorithms is its capability of fitting the training set. In those datasets with a small number of observations, the model can be biased by the training sample. The observed variability, after the application of the mentioned methodology and considering as sources the registries of migraine patients with different headache intensity, served as evidence for the truthfulness of the extracted features. Secondly, such an approach was applied to measure the variability among the gray-level histograms of digital mammographies. We demonstrated that the acquisition device produced the observed variability, and after defining an image preprocessing step, the performance of a deep learning model, which modeled a marker of breast cancer risk estimation, increased. Given a dataset containing the answers to a survey formed by psychometric scales, or in other words, questionnaires to measure psychologic factors, such as depression, cope, etcetera, two deep learning architectures that used the data structure were defined. Firstly, we designed a deep learning architecture using the conceptual structure of such psychometric scales. This architecture was trained to model the happiness degree of the participants, improved the performance compared to classical statistical approaches. A second architecture, automatically designed using community detection in graphs, was not only a contribution / [ES] El análisis de la calidad de los datos abarca muchas dimensiones, desde aquellas tan obvias como la completitud y la coherencia, hasta otras menos evidentes como la correctitud o la capacidad de representar a la población objetivo. En general, es posible clasificar estas dimensiones como las producidas por un efecto externo y las que son inherentes a los propios datos. Este trabajo se centrará en la evaluación de aquellas inherentes a los datos en repositorios de datos sanitarios, como son la variabilidad temporal y multi-fuente. Los procesos suelen evolucionar con el tiempo, y esto tiene un impacto directo en la distribución de los datos. Análogamente, la subjetividad humana puede influir en la forma en la que un mismo proceso, se ejecuta en diferentes fuentes de datos, influyendo en su cuantificación o recogida. La inteligencia artificial se ha convertido en uno de los paradigmas tecnológicos más extendidos en casi todos los campos científicos e industriales. Los avances, no sólo en los modelos sino también en el hardware, han llevado a su uso en casi todas las áreas de la ciencia. Es cierto que, los problemas resueltos mediante esta tecnología, suelen tener el inconveniente de no ser interpretables, o al menos, no tanto como otras técnicas de matemáticas o de estadística clásica. Esta falta de interpretabilidad, motivó la aparición del concepto de "inteligencia artificial explicable", que estudia métodos para cuantificar y visualizar el proceso de entrenamiento de modelos basados en aprendizaje automático. Por otra parte, los sistemas reales pueden representarse a menudo mediante grandes redes (grafos), y una de las características más relevantes de esas redes, es la estructura de comunidades. Dado que la sociología, la biología o las situaciones clínicas, usualmente pueden modelarse mediante grafos, los algoritmos de detección de comunidades se están extendiendo cada vez más en el ámbito biomédico. En la presente tesis doctoral, se han hecho contribuciones en los tres campos anteriormente mencionados. Por una parte, se han utilizado métodos de evaluación de variabilidad temporal y multi-fuente, basados en geometría de la información, para detectar la variabilidad en la distribución de los datos que pueda dificultar la reutilización de los mismos y, por tanto, las conclusiones que se puedan extraer. Esta metodología demostró ser útil tras ser aplicada a los registros electrónicos sanitarios de un hospital a lo largo de 7 años, donde se detectaron varias anomalías. Además, se demostró el impacto positivo que este análisis podría añadir a cualquier estudio. Para ello, en primer lugar, se utilizaron técnicas de aprendizaje automático para extraer las características más relevantes, a la hora de clasificar la intensidad del dolor de cabeza en pacientes con migraña. Una de las propiedades de los algoritmos de aprendizaje automático es su capacidad de adaptación a los datos de entrenamiento, en bases de datos en los que el número de observaciones es pequeño, el estimador puede estar sesgado por la muestra de entrenamiento. La variabilidad observada, tras la utilización de la metodología y considerando como fuentes, los registros de los pacientes con diferente intensidad del dolor, sirvió como evidencia de la veracidad de las características extraídas. En segundo lugar, se aplicó para medir la variabilidad entre los histogramas de los niveles de gris de mamografías digitales. Se demostró que esta variabilidad estaba producida por el dispositivo de adquisición, y tras la definición de un preproceso de imagen, se mejoró el rendimiento de un modelo de aprendizaje profundo, capaz de estimar un marcador de imagen del riesgo de desarrollar cáncer de mama. Dada una base de datos que recogía las respuestas de una encuesta formada por escalas psicométricas, o lo que es lo mismo cuestionarios que sirven para medir un factor psicológico, tales como depresión, resiliencia, etc., se definieron nuevas arquitecturas de aprendizaje profundo utilizando la estructura de los datos. En primer lugar, se dise˜no una arquitectura, utilizando la estructura conceptual de las citadas escalas psicom´etricas. Dicha arquitectura, que trataba de modelar el grado de felicidad de los participantes, tras ser entrenada, mejor o la precisión en comparación con otros modelos basados en estadística clásica. Una segunda aproximación, en la que la arquitectura se diseño de manera automática empleando detección de comunidades en grafos, no solo fue una contribución de por sí por la automatización del proceso, sino que, además, obtuvo resultados comparables a su predecesora. / [CA] L'anàlisi de la qualitat de les dades comprén moltes dimensions, des d'aquelles tan òbvies com la completesa i la coherència, fins a altres menys evidents com la correctitud o la capacitat de representar a la població objectiu. En general, és possible classificar estes dimensions com les produïdes per un efecte extern i les que són inherents a les pròpies dades. Este treball se centrarà en l'avaluació d'aquelles inherents a les dades en reposadors de dades sanitaris, com són la variabilitat temporal i multi-font. Els processos solen evolucionar amb el temps i açò té un impacte directe en la distribució de les dades. Anàlogament, la subjectivitat humana pot influir en la forma en què un mateix procés, s'executa en diferents fonts de dades, influint en la seua quantificació o arreplega. La intel·ligència artificial s'ha convertit en un dels paradigmes tecnològics més estesos en quasi tots els camps científics i industrials. Els avanços, no sols en els models sinó també en el maquinari, han portat al seu ús en quasi totes les àrees de la ciència. És cert que els problemes resolts per mitjà d'esta tecnologia, solen tindre l'inconvenient de no ser interpretables, o almenys, no tant com altres tècniques de matemàtiques o d'estadística clàssica. Esta falta d'interpretabilitat, va motivar l'aparició del concepte de "inteligencia artificial explicable", que estudia mètodes per a quantificar i visualitzar el procés d'entrenament de models basats en aprenentatge automàtic. D'altra banda, els sistemes reals poden representar-se sovint per mitjà de grans xarxes (grafs) i una de les característiques més rellevants d'eixes xarxes, és l'estructura de comunitats. Atés que la sociologia, la biologia o les situacions clíniques, poden modelar-se usualment per mitjà de grafs, els algoritmes de detecció de comunitats s'estan estenent cada vegada més en l'àmbit biomèdic. En la present tesi doctoral, s'han fet contribucions en els tres camps anteriorment mencionats. D'una banda, s'han utilitzat mètodes d'avaluació de variabilitat temporal i multi-font, basats en geometria de la informació, per a detectar la variabilitat en la distribució de les dades que puga dificultar la reutilització dels mateixos i, per tant, les conclusions que es puguen extraure. Esta metodologia va demostrar ser útil després de ser aplicada als registres electrònics sanitaris d'un hospital al llarg de 7 anys, on es van detectar diverses anomalies. A més, es va demostrar l'impacte positiu que esta anàlisi podria afegir a qualsevol estudi. Per a això, en primer lloc, es van utilitzar tècniques d'aprenentatge automàtic per a extraure les característiques més rellevants, a l'hora de classificar la intensitat del mal de cap en pacients amb migranya. Una de les propietats dels algoritmes d'aprenentatge automàtic és la seua capacitat d'adaptació a les dades d'entrenament, en bases de dades en què el nombre d'observacions és xicotet, l'estimador pot estar esbiaixat per la mostra d'entrenament. La variabilitat observada després de la utilització de la metodologia, i considerant com a fonts els registres dels pacients amb diferent intensitat del dolor, va servir com a evidència de la veracitat de les característiques extretes. En segon lloc, es va aplicar per a mesurar la variabilitat entre els histogrames dels nivells de gris de mamografies digitals. Es va demostrar que esta variabilitat estava produïda pel dispositiu d'adquisició i després de la definició d'un preprocés d'imatge, es va millorar el rendiment d'un model d'aprenentatge profund, capaç d'estimar un marcador d'imatge del risc de desenrotllar càncer de mama. Donada una base de dades que arreplegava les respostes d'una enquesta formada per escales psicomètriques, o el que és el mateix qüestionaris que servixen per a mesurar un factor psicològic, com ara depressió, resiliència, etc., es van definir noves arquitectures d'aprenentatge profund utilitzant l’estructura de les dades. En primer lloc, es disseny`a una arquitectura, utilitzant l’estructura conceptual de les esmentades escales psicom`etriques. La dita arquitectura, que tractava de modelar el grau de felicitat dels participants, despr´es de ser entrenada, va millorar la precisió en comparació amb altres models basats en estad´ıstica cl`assica. Una segona aproximació, en la que l’arquitectura es va dissenyar de manera autoàtica emprant detecció de comunitats en grafs, no sols va ser una contribució de per si per l’automatització del procés, sinó que, a més, va obtindre resultats comparables a la seua predecessora. / También me gustaría mencionar al Instituto Tecnológico de la Informáica, en especial al grupo de investigación Percepción, Reconocimiento, Aprendizaje e Inteligencia Artificial, no solo por darme la oportunidad de seguir creciendo en el mundo de la ciencia, sino también, por apoyarme en la consecución de mis objetivos personales / Pérez Benito, FJ. (2020). Healthcare data heterogeneity and its contribution to machine learning performance [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/154414 / Compendio