[ES] La fibrilación auricular (FA) es la arritmia cardíaca más común y afecta a más de 33 millones de pacientes en el mundo. A menudo se encuentra en unidades de cuidados intensivos, donde se asocia con hospitalizaciones prolongadas, mayores costos de atención médica, riesgo elevado de tromboembolismo y mayor mortalidad. La FA tiene diversas causas y mecanismos y se considera una enfermedad heterogénea. Puede ser causada por comorbilidades cardíacas y no cardíacas, como trastornos endocrinos, pulmonares y metabólicos, genética e inflamación. La abundancia de mecanismos fisiopatológicos asociados con la FA ha llevado a la comprensión de que los pacientes con FA son considerablemente heterogéneos. Esta heterogeneidad entre las poblaciones de pacientes se ha identificado previamente como un impedimento no abordado en los estudios epidemiológicos. Existen pautas para el tratamiento y manejo de la FA para la población general, pero no son directamente aplicables a las poblaciones de la UCI debido a los diferentes mecanismos, riesgos y efectividad de los tratamientos de la FA. Además, falta evidencia sólida sobre estrategias de tratamiento óptimas, lo que resulta en una falta de consenso entre los tomadores de decisiones clínicas y diferentes enfoques de tratamiento en las instituciones clínicas. Esta tesis doctoral informa el proceso de desarrollo de un método de estratificación para pacientes con FA en el entorno de cuidados críticos. Se desarrollan, comparan y emplean nuevos algoritmos de agrupamiento semisupervisados para identificar fenotipos de FA. Se comparan los efectos del tratamiento de fármacos antiarrítmicos comunes entre fenotipos y se realiza una evaluación de usabilidad para identificar la aplicabilidad clínica de los métodos desarrollados. / [CA] La fibril·lació auricular (FA) és l'arítmia cardíaca més comú i afecta més de 33 milions de pacients al món. Sovint es troba en unitats de cures intensives, on s'associa amb hospitalitzacions prolongades, majors costos d'atenció mèdica, risc elevat de tromboembolisme i més mortalitat. La FA té diverses causes i mecanismes i es considera una malaltia heterogènia. Pot ser causada per comorbiditats cardíaques i no cardíaques, com ara trastorns endocrins, pulmonars i metabòlics, genètica i inflamació. L'abundància de mecanismes fisiopatològics associats a la FA ha portat a la comprensió que els pacients amb FA són considerablement heterogenis. Aquesta heterogeneïtat entre les poblacions de pacients s'ha identificat prèviament com un impediment no abordat als estudis epidemiològics. Hi ha pautes per al tractament i maneig de la FA per a la població general, però no són directament aplicables a les poblacions de la UCI a causa dels diferents mecanismes, riscos i efectivitat dels tractaments de la FA. A més, manca evidència sòlida sobre estratègies de tractament òptimes, la qual cosa resulta en una manca de consens entre els prenedors de decisions clíniques i diferents enfocaments de tractament a les institucions clíniques. Aquesta tesi doctoral informa el procés de desenvolupament d'un mètode d'estratificació per a pacients amb FA a l'entorn de cures crítiques. Es desenvolupen, comparen i fan servir nous algorismes d'agrupament semisupervisats per identificar fenotips de FA. Es comparen els efectes del tractament de fàrmacs antiarítmics comuns entre fenotips i es fa una avaluació d'usabilitat per identificar l'aplicabilitat clínica dels mètodes desenvolupats. / [EN] Atrial fibrillation (AF) is the most commonly encountered cardiac arrhythmia, affecting over 33 million patients in the world. It is often encountered in intensive care units, where it is associated with prolonged hospitalisation, increased healthcare costs, elevated risk of thromboembolism, and higher mortality. AF has diverse causes and mechanisms, and is considered to be a heterogeneous disease. It may be caused by cardiac and non-cardiac comorbidities, such as endocrine, pulmonary, and metabolic disorders, genetics, and inflammation. The abundance of pathophysiological mechanisms associated with AF has led to the realization that AF patients are considerably heterogeneous. This heterogeneity among patient populations have previously been identified as an unaddressed impediment in epidemiological studies. Guidelines for the treatment and management of AF exist for the general population but are not directly applicable to ICU populations due to different AF mechanisms, risks, and effectiveness of treatments. Further, strong evidence for optimal treatment strategies is missing, resulting in a lack of consensus among clinical decision-makers, and different treatment approaches across clinical institutions. This doctoral thesis reports the process of developing a stratification method for AF patients in the critical care setting. Novel semi-supervised clustering algorithms are developed, benchmarked, and employed to identify AF phenotypes. Treatment effects of common antiarrhythmic drugs are compared among phenotypes, and a usability assessment is performed to identify the clinical applicability of the developed methods. / Lacki, AS. (2024). Clinical Decision Support System for the Multiparametric Stratification of Atrial Fibrillation Patients in Critical Care [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/212511

[ES] El síndrome metabólico se define como un conjunto de trastornos (e.g., niveles elevados de presión arterial, niveles elevados de glucosa en sangre, exceso de grasa abdominal o niveles elevados de colesterol o triglicéridos) que afectan a un individuo al mismo tiempo. La presencia de uno de estos factores no implica un riesgo elevado para la salud, sin embargo, presentar varios de ellos aumenta la probabilidad de sufrir enfermedades secundarias como la enfermedad cardiovascular o la diabetes tipo II. Las enfermedades difusas hepáticas son todas aquellas enfermedades que afectan a las células funcionales del hígado, los hepatocitos, alterando, de este modo, la función hepática. En estos procesos, los hepatocitos se ven sustituidos por adipocitos y tejido fibroso. La enfermedad de hígado graso no alcohólico es una afección reversible originada por la acumulación de triglicéridos en los hepatocitos. El alcoholismo, la obesidad, y la diabetes son las causas más comunes de esta enfermedad. Este estado del hígado es reversible si se cambia la dieta del paciente, sin embargo, si este no se cuida, la enfermedad puede ir avanzando hacia estadios más severos, desencadenando fibrosis, cirrosis e incluso carcinoma hepatocelular (CHC). La temprana detección de todos estos procesos es de gran importancia en la mejora del pronóstico de los pacientes. Así, las técnicas de imagen en combinación con modelos computacionales permiten caracterizar el tejido mediante la extracción de parámetros objetivos, conocidos como biomarcadores de imagen, relacionados con estos procesos fisiológicos y patológicos, permitiendo una estadificación más precisa de las enfermedades. Además, gracias a las técnicas de inteligencia artificial, se pueden desarrollar algoritmos de segmentación automática que permitan realizar dicha caracterización de manera completamente automática y acelerar, de este modo, el flujo radiológico. Por todo esto, en la presente tesis doctoral, se presenta una metodología para el desarrollo de modelos de segmentación y cuantificación automática, siendo aplicada a tres casos de uso. Para el estudio del síndrome metabólico se propone un método de segmentación automática de la grasa visceral y subcutánea en imágenes de tomografía computarizada (TC), para el estudio de la enfermedad hepática difusa se propone un método de segmentación hepática y cuantificación de la grasa y hierro hepáticos en imágenes de resonancia magnética (RM), y, finalmente, para el estudio del CHC, se propone un método de segmentación hepática y cuantificación de los descriptores de la curva de perfusión en imágenes de RM. Todo esto se ha integrado en una plataforma que permite su integración en la práctica clínica. Así, se han adaptado los algoritmos desarrollados para ser ejecutados en contenedores Docker de forma que, dada una imagen de entrada, generen los parámetros cuantitativos de salida junto con un informe que resuma dichos resultados; se han implementado herramientas para que los usuarios puedan interactuar con las segmentaciones generadas por los algoritmos de segmentación automática desarrollados; finalmente, éstos se han implementado de forma que generen dichas segmentaciones en formatos estándar como DICOM RT Struct o DICOM Seg, para garantizar la interoperabilidad con el resto de sistemas sanitarios. / [CA] La síndrome metabòlica es defineix com un conjunt de trastorns (e.g., nivells elevats de pressió arterial, nivells elevats de glucosa en sang, excés de greix abdominal o nivells elevats de colesterol o triglicèrids) que afecten un individu al mateix temps. La presència d'un d'aquests factors no implica un risc elevat per a la salut, no obstant això, presentar diversos d'ells augmenta la probabilitat de patir malalties secundàries com la malaltia cardiovascular o la diabetis tipus II. Les malalties difuses hepàtiques són totes aquelles malalties que afecten les cèl·lules funcionals del fetge, els hepatòcits, alterant, d'aquesta manera, la funció hepàtica. En aquests processos, els hepatòcits es veuen substituïts per adipòcits i teixit fibrós. La malaltia de fetge gras no alcohòlic és una afecció reversible originada per l'acumulació de triglicèrids en els hepatòcits. L'alcoholisme, l'obesitat, i la diabetis són les causes més comunes d'aquesta malaltia. Aquest estat del fetge és reversible si es canvia la dieta del pacient, no obstant això, si aquest no es cuida, la malaltia pot anar avançant cap a estadis més severs, desencadenant fibrosis, cirrosis i fins i tot carcinoma hepatocel·lular (CHC). La primerenca detecció de tots aquests processos és de gran importància en la millora del pronòstic dels pacients. Així, les tècniques d'imatge en combinació amb models computacionals permeten caracteritzar el teixit mitjançant l'extracció paràmetres objectius, coneguts com biomarcadores d'imatge, relacionats amb aquests processos fisiològics i patològics, permetent una estratificació més precisa de les malalties. A més, gràcies a les tècniques d'intel·ligència artificial, es poden desenvolupar algorismes de segmentació automàtica que permeten realitzar aquesta caracterització de manera completament automàtica i accelerar, d'aquesta manera, el flux radiològic. Per tot això, en la present tesi doctoral, es presenta una metodologia per al desenvolupament de models de segmentació i quantificació automàtica, sent aplicada a tres casos d'ús. Per a l'estudi de la síndrome metabòlica es proposa un mètode de segmentació automàtica del greix visceral i subcutani en imatges de tomografia computada (TC), per a l'estudi de la malaltia hepàtica difusa es proposa un mètode segmentació hepàtica i quantificació del greix i ferro hepàtics en imatges de ressonància magnètica (RM), i, finalment, per a l'estudi del CHC, es proposa un mètode de segmentació hepàtica i quantificació dels descriptors de la corba de perfusió en imatges de RM. Tot això s'ha integrat en una plataforma que permet la seua integració en la pràctica clínica. Així, s'han adaptat els algorismes desenvolupats per a ser executats en contenidors Docker de manera que, donada una imatge d'entrada, generen els paràmetres quantitatius d'eixida juntament amb un informe que resumisca aquests resultats; s'han implementat eines perquè els usuaris puguen interactuar amb les segmentacions generades pels algorismes de segmentació automàtica desenvolupats; finalment, aquests s'han implementat de manera que generen aquestes segmentacions en formats estàndard com DICOM RT Struct o DICOM Seg, per a garantir la interoperabilitat amb la resta de sistemes sanitaris. / [EN] Metabolic syndrome is defined as a group of disorders (e.g., high blood pressure, high blood glucose levels, excess abdominal fat, or high cholesterol or triglyceride levels) that affect an individual at the same time. The presence of one of these factors does not imply an elevated health risk; however, having several of them increases the probability of secondary diseases such as cardiovascular disease or type II diabetes. Diffuse liver diseases are all those diseases that affect the functional cells of the liver, the hepatocytes, thus altering liver function. In these processes, the hepatocytes are replaced by adipocytes and fibrous tissue. Non-alcoholic fatty liver disease is a reversible condition caused by the accumulation of triglycerides in hepatocytes. Alcoholism, obesity, and diabetes are the most common causes of this disease. This liver condition is reversible if the patient's diet is changed; however, if the patient is not cared for, the disease can progress to more severe stages, triggering fibrosis, cirrhosis and even hepatocellular carcinoma (HCC). Early detection of all these processes is of great importance in improving patient prognosis. Thus, imaging techniques in combination with computational models allow tissue characterization by extracting objective parameters, known as imaging biomarkers, related to these physiological and pathological processes, allowing a more accurate statification of diseases. Moreover, thanks to artificial intelligence techniques, it is possible to develop automatic segmentation algorithms that allow to perform such characterization in a fully automatic way and thus accelerate the radiological workflow. Therefore, in this PhD, a methodology for the development of automatic segmentation and quantification models is presented and applied to three use cases. For the study of metabolic syndrome, a method of automatic segmentation of visceral and subcutaneous fat in computed tomography (CT) images is proposed; for the study of diffuse liver disease, a method of liver segmentation and quantification of hepatic fat and iron in magnetic resonance imaging (MRI) is proposed; and, finally, for the study of HCC, a method of liver segmentation and quantification of perfusion curve descriptors in MRI is proposed. All this has been integrated into a platform that allows its integration into clinical practice. Thus, the developed algorithms have been adapted to be executed in Docker containers so that, given an input image, they generate the quantitative output parameters together with a report summarizing these results; tools have been implemented so that users can interact with the segmentations generated by the automatic segmentation algorithms developed; finally, these have been implemented so that they generate these segmentations in standard formats such as DICOM RT Struct or DICOM Seg, to ensure interoperability with other health systems. / Jimenez Pastor, AM. (2023). Aprendizaje profundo y biomarcadores de imagen en el estudio de enfermedades metabólicas y hepáticas a partir de resonancia magnética y tomografía computarizada [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/202602

Indiana University-Purdue University Indianapolis (IUPUI) / A study design has been developed that employs a dual modeling approach to identify factors associated with facility-level cancer screening improvement and how this is mediated by the use of clinical decision support. This dual modeling approach combines principles of (1) Health Informatics, (2) Cancer Prevention and Control, (3) Health Services Research, and (4) Organizational Change/Theory. The study design builds upon the constructs of a conceptual framework developed by Jane Zapka, namely, (1) organizational and/or practice settings, (2) provider characteristics, and (3) patient population characteristics. These constructs have been operationalized as measures in a 2005 HRSA/NCI Health Disparities Cancer Collaborative inventory of 44 community health centers. The first, statistical models will use: sequential, multivariable regression models to test for the organizational determinants that may account for the presence and intensity-of-use of clinical decision support (CDS) and information systems (IS) within community health centers for use in colorectal, breast, and cervical cancer screening. A subsequent test will assess the impact of CDS/IS on provider reported cancer screening improvement rates. The second, computational models will use a multi-agent model of network evolution called CONSTRUCT® to identify the agents, tasks, knowledge, groups, and beliefs associated with cancer screening practices and CDS/IS use to inform both CDS/IS implementation and cancer screening intervention strategies. This virtual experiment will facilitate hypothesis-generation through computer simulation exercises. The outcome of this research will be to identify barriers and facilitators to improving community health center facility-level cancer screening performance using CDS/IS as an agent of change. Stakeholders for this work include both national and local community health center IT leadership, as well as clinical managers deploying IT strategies to improve cancer screening among vulnerable patient populations.