En esta tesis, trataremos de examinar la relación existente entre recursos sanitarios, fundamentalmente gasto sanitario, estado de salud y sus efectos sobre la productividad. Así, postulamos que la educación no es el único factor que tiene un efecto importante sobre el comportamiento de la fuerza de trabajo. En esteanálisis tomaremos como punto de partida el modelo ampliado de Solow con el fin de evaluar un concepto amplio de capital humano que tenga en cuenta la educación y el estado de salud de los individuos.Por otra parte y dado que la tasa de crecimiento de una economía depende no sólo de su volumen total de inversión sino también de su composición, se pretende identificar el papel de la composición del gasto sanitario en la variación del output. Para ello, desarrollaremos una extensión del modelo propuesto anteriormente introduciendo gasto corriente y gasto de capital en sanidad. Además, el modelo se configurará de forma dinámica con datos de panel, recogiendo los efectos fijos individuales para cada región.Una nueva propuesta se configurará en cuanto al análisis de la relación entre los recursos destinados a sanidad, los niveles de salud y su distribución entre la población. El procedimiento de estudio se basará en la regresión de indicadores de morbilidad sobre el gasto sanitario en un área geográfica determinada. Se utilizarán diferentes variables como proxies del estado de salud del individuo. Las especificaciones de las ecuaciones de salud, dependerán de la distribución de cada indicador.Por último se expondrán las principales conclusiones. En términos analíticos se pretende que esta tesis contribuya a la identificación del papel de la aportación de los recursos sanitarios y su influencia sobre el nivel de salud al crecimiento económico.

ANTECEDENTES: La metodología docente es un campo de investigación poco explorado. En Medicina, es difícil diseñar métodos de evaluación capaces de medir y comparar los resultados de la enseñanza. En la Anestesiología en particular, no existe consenso sobre cuál es el método de enseñanza más eficaz. La clase magistral sigue siendo el método de enseñanza tradicional más extendido. El método aprendizaje basado en la discusión de casos/problema (ABDCP) es una modalidad de aprendizaje basado en problemas que puede superar sus limitaciones y se adapta bien a los programas de formación. Los métodos de evaluación han de definir con claridad las competencias que están midiendo, el nivel de resultados y el nivel de evaluación. La investigación docente en Anestesiología ha de basarse en criterios objetivos. OBJETIVO: Comparar la eficacia del ABDCP con la clase magistral en la enseñanza de Anestesiología en los tres programas de formación: Pregrado, Postgrado y Formación Médica Continuada.MATERIAL Y MÉTODOS: Tres artículos de la misma línea de investigación; cada artículo enmarcado en un nivel de formación. Diseño adaptado al programa docente. Hoja de instrucciones y consentimiento informado. Participación voluntaria, anónima y no puntuable. Tres estudios controlados, prospectivos y randomizados según el método docente: clase magistral (grupo clase magistral) o ABDCP (grupo caso/problema). Aprobación por Comisiones de Investigación y Docencia. Cálculo del tamaño muestral: riesgo &#61537;: 0,05, riesgo &#61538;: 0,2. La población de los estudios incluyó, 68 estudiantes de medicina, Pregrado, UB (artículo 1), 54 residentes de Anestesiología de primer año Postgrado, SCARTD (artículo 2) y 52 alumnos del curso 5 de Formación Continuada FEEA (artículo 3). Enseñanza: sesión única, objetivos docentes y tiempo de clase igual en los dos grupos. Participaron dos profesores expertos en el tema y en la metodología docente. Clase magistral: formato original; ABDCP: sin casos por adelantado. Los estudios incluyeron una evaluación antes de la enseñanza (pre) y otra inmediatamente después (post). Las evaluaciones se basaron en situaciones clínicas hipotéticas que cumplían los objetivos docentes. Se realizó una prueba piloto previa a cada estudio. Las variables de las evaluaciones fueron diferentes campos del conocimiento que medían habilidades cognitivas e integrativas. Cada campo incluía un número determinado de ítems sobre los que se contabilizó el número total de respuestas correctas. Las evaluaciones fueron puntuadas por dos evaluadores diferentes a los dos profesores, ciegos a la asignación de grupos. Analizamos el índice de concordancia kappa. Consideramos relevante que el porcentaje de alumnos que mejoraron sus puntuaciones en cada campo fuese superior al 50%. Definimos la significación estadística como P < 0,05.RESULTADOS: El índice kappa fue > 0.8 para todas las evaluaciones. Antes de la enseñanza, no encontramos diferencias significativas entre los grupos para sus características demográficas ni en las evaluaciones pre, excepto para uno de los campos en el artículo 2. Ambos métodos mejoraron de forma similar los campos del conocimiento analizados. La mayoría de los estudiantes no obtuvieron la máxima puntuación para ninguna de las evaluaciones post. No encontramos diferencias significativas entre los grupos después de la enseñanza en ninguno de los campos analizados. El análisis de los incrementos absolutos de puntuación y la ganancia de puntuación no mostró diferencias significativas entre los grupos. Tampoco encontramos diferencias entre los grupos en el porcentaje de estudiantes que mejoraron sus puntuaciones post. A mayor nivel de formación, disminuyó el número de campos y el porcentaje de alumnos que mejoraban su puntuación en ambos grupos.CONCLUSIONES: La eficacia de la clase magistral y el ABDCP fue similar para las habilidades cognitivas e integrativas analizadas. Las limitaciones del estudio impiden generalizar nuestros resultados. El diseño y metodología aplicados permitío una valoración objetiva de la enseñanza. Palabras clave: EDUCACIÓN, educación basada en la evidencia; DISEÑO DE INVESTIGACIÓN; ESTUDIOS PROSPECTIVOS; ENSAYOS RANDOMIZADOS CONTROLADOS; MÉTODOS; MEDIDAS EDUCATIVAS, conocimiento; COMPETENCIAS PROFESIONALES; ANESTESIA; EDUCACIÓN MÉDICA PREGRADO; RESIDENCIA; FORMACIÓN MÉDICA CONTINUADA; ENSEÑANZA, clases magistrales, aprendizaje basado en problemas; REANIMACIÓN CARDIOPULMONAR, soporte vital básico; CUIDADOS PREOPERATORIOS; EMBOLISMO AÉREO

En esta tesis se desarrolla una metodología estadística que permite obtener clasificaciones de modelos linalizables a través de una distancia basada en el concepto de información de Shamon. Se han obtenido explícitamente expresiones algebraicas de los estimadores que nos sirvieron para comparar dos o mas de dichas curvas estableciendo su relación con los contrastes de hipótesis propias del análisis de la varianza en el caso de que las curvas fueran asociadas a un modelo lineal normal de varianzas iguales. Finalmente, y como aplicación, se hace un análisis y una clasificación de distintos tipos de respuesta al TTOG en una muestra de niños, dando posteriormente un método de diagnostico automatizado que cuantifica sus errores.

PURPOSE: To determine the management performance indicators most frequently utilized in academic radiology departments in the United States. MATERIALS AND METHODS: This investigation met the criteria for an exemption from institutional review board approval. A cross-sectional study in which a validated national survey was sent to members of the Society of Chairmen of Academic Radiology Departments (SCARD) was conducted. The survey was designed to examine the following six categories of 28 performance indicators: (a) general organization, (b) volume and productivity, (c) radiology reporting, (d) access to examinations, (e) customer satisfaction, and (f) finance. A total of 158 variables were included in the analysis. Summary statistics, the 2 test, rank correlation, multiple regression analysis, and analysis of variance were used. RESULTS: A response rate of 42% (55 of 132 SCARD members) was achieved. The mean number of performance indicators used by radiology departments was 16 ± 6.35 (standard deviation). The most frequently utilized performance indicators were as follows: (a) productivity, in terms of examination volume (78% [43 departments]) and examination volume per modality (78% [43 departments]); (b) reporting, in terms of report turnaround (82% [45 departments]) and transcription time (71% [39 departments]); (c) access, in terms of appointment access to magnetic resonance imaging (80% [44 departments]); (d) satisfaction, in terms of number of patient complaints (84% [46 departments]); and (e) finance, in terms of expenses (67% [37 departments]). Regression analysis revealed that the numbers of performance indicators in each category were statistically significant in predicting the total number of performance indicators used (P < .001 for all). Numbers of productivity and financial indicators were moderately correlated (r = 0.51). However, there were no statistically significant correlations between the numbers of performance indicators used and hospital location, hospital size, or department size (P > .4 for all). CONCLUSION: Assessing departmental performance with a wide range of management indicators is not yet an established and standardized practice in academic radiology departments in the United States. Among all indicators, productivity indicators are the most frequently used.

Tesis por compendio / [ES] La tesi presentada a aquest document, s'emmarca dins de l'àmbit de la física mèdica. Dins d'aquesta branca de la física, es desenvolupen eines computacionals per oferir millores en la planificació de tractaments que involucren radiació ionitzant. En aquestes planificacions, es calculen factors dosimètrics com la dosi total absorbida tant, a la regió d'interès del tractaments, objectiu del mateix, com a la resta de teixits o òrgans de risc propers a la zona objectiu. Per poder efectuar aquests càlculs, existeixen diferents tècniques, sent les simulacions basades en Monte Carlo les considerades com l'eina més precisa. Aquest tipus de simulacions, permeten modelitzar els dispositius mèdics que emeten el feix de tractament als pacients, de forma detallada. A més, les simulacions Monte Carlo, permeten descriure les fonts de radiació minuciosament i considerar el transport de les partícules involucrades en el problema a través de la geometria considerada. En els treballs que conformen aquesta tesi, s'han emprat diferents codis Monte Carlo, depenent del problema a dur a terme. S'ha emprat MCNP6 a diferents treballs per la capacitat, i facilitat, de modelar geometries complexes emprant mallats volumètriques, penEasy com a codi per validar algunes de les eines dissenyades i penRed, per les característiques especialitzades en física mèdica, com la lectura i processament automàtic de DICOM i les fonts de braquiteràpia, el que faciliten molt les simulacions en l'entorn mèdic. Degut a estos fets, i a que penRed, és de codi obert i no requereix llicència, com al cas del MCNP, s'ha decidit estendre les capacitats que manquen en este, per poder equiparar el seu ús a la resta de codis en els problemes abordats durant la realització de la tesi doctoral. Tots aquests treballs contribueixen al desenvolupament d'eines que, mitjançant la simulació Monte Carlo, permeten optimitzar els càlculs en radioteràpia. Més encara, les eines desenvolupades, tenen una aplicabilitat més general i poden emprar-se en altres camps o problemes, com, per exemple, diagnòstic basat en imatge mèdica. El primer dels treballs, cobreix la necessita del codi MCNP6 de ser capaç de llegir i escriure fitxers d'espai de fase en format estàndard de la IAEA, eina que ja tenen implementadas molts dels codis de simulació Monte Carlo. Per suplir la manca de MCNP6 d'aquesta capacitat, es desenvolupa en aquesta tesi un codi capaç de realitzar aquestes conversions entre format d'espai de fase intern de MCNP6 i formats IAEA i a l'inrevés. Al segon treball, s'empren simulacions Monte Carlo per tal de dissenyar un filtre que homogeinitze el feix d'electrons de 12 MeV a l'eixida d'un accelerador de radioteràpia intraoperàtoria. El treball proporciona una configuració de filtre, dissenyada amb simulació Monte Carlo i validada amb altre grup d'investigació independent. El tercer treball, es basa en oferir una millora als elevats temps de computació a l'hora de realitzar planificacions de radioteràpia amb simulacions Monte Carlo per a tractaments amb diferents irradiacions angulars. Amb aquesta eina es pretén agilitzar significativament el procés de càlcul de distribució de dosi en el maniquí o pacient, sense haver de realitzar la simulació a través de tots els components de l'accelerador. Finalment, arrel d'haver emprat geometries basades en malles en les simulacions realitzades amb MCNP6, s'ha vist la importància d'aquesta capacitat, especialment en simulacions en l'àmbit de la física mèdica. La definició de geometries per descriure el sistema, és una part fonamental de qualsevol simulació, independentment del codi que s'utilitza per a dur-la a terme. És per això que, el quart treball, es centra en el desenvolupament d'un mòdul per a simular sobre geometries mallades en penRed. / [CA] La tesis presentada en este documento se enmarca dentro del ámbito de la física médica. Dentro de esta rama de la física, se desarrollan herramientas computacionales para ofrecer mejoras en la planificación de tratamientos que involucran radiación ionizante. En estas planificaciones, se calculan factores dosimétricos como la dosis total absorbida tanto en la región de interés del tratamiento, objetivo del mismo, como en el resto de tejidos u órganos de riesgo cercanos a la zona objetivo. Para poder llevar a cabo estos cálculos, existen diferentes técnicas, siendo las simulaciones basadas en Monte Carlo consideradas como la herramienta más precisa. Este tipo de simulaciones permiten modelar los dispositivos médicos que emiten el haz de tratamiento a los pacientes de forma detallada. Además, las simulaciones Monte Carlo permiten describir las fuentes de radiación minuciosamente y considerar el transporte de las partículas involucradas en el problema a través de la geometría considerada. En los trabajos que conforman esta tesis, se han empleado diferentes códigos Monte Carlo, dependiendo del problema a abordar. Se ha utilizado MCNP6 en diferentes trabajos por su capacidad y facilidad para modelar geometrías complejas utilizando mallas volumétricas, penEasy como código para validar algunas de las herramientas diseñadas y penRed, por sus características especializadas en física médica, como la lectura y procesamiento automático de DICOM y las fuentes de braquiterapia, lo que facilita mucho las simulaciones en el entorno médico. Debido a estos hechos, y a que penRed es de código abierto y no requiere licencia, como es el caso de MCNP, se ha decidido ampliar las capacidades que faltan en este, para poder equiparar su uso al resto de códigos en los problemas abordados durante la realización de la tesis doctoral. Todos estos trabajos contribuyen al desarrollo de herramientas que, mediante la simulación Monte Carlo, permiten optimizar los cálculos en radioterapia. Además, las herramientas desarrolladas tienen una aplicabilidad más general y pueden emplearse en otros campos o problemas, como por ejemplo, el diagnóstico basado en imagen médica. El primero de los trabajos cubre la necesidad del código MCNP6 de ser capaz de leer y escribir archivos de espacio de fase en formato estándar de la IAEA, herramienta que ya tienen implementadas muchos de los códigos de simulación Monte Carlo. Para suplir la falta de MCNP6 de esta capacidad, se desarrolla en esta tesis un código capaz de realizar estas conversiones entre formato de espacio de fase interno de MCNP6 y formatos IAEA y viceversa. En el segundo trabajo, se emplean simulaciones Monte Carlo para diseñar un filtro que homogenice el haz de electrones de 12 MeV en la salida de un acelerador de radioterapia intraoperatoria. El trabajo proporciona una configuración de filtro, diseñada con simulación Monte Carlo y validada con otro grupo de investigación independiente. El tercer trabajo se basa en ofrecer una mejora a los elevados tiempos de computación al realizar planificaciones de radioterapia con simulaciones Monte Carlo para tratamientos con diferentes irradiaciones angulares. Con esta herramienta se pretende agilizar significativamente el proceso de cálculo de distribución de dosis en el maniquí o paciente, sin tener que realizar la simulación a través de todos los componentes del acelerador. Finalmente, a raíz de haber empleado geometrías basadas en mallas en las simulaciones realizadas con MCNP6, se ha visto la importancia de esta capacidad, especialmente en simulaciones en el ámbito de la física médica. La definición de geometrías para describir el sistema es una parte fundamental de cualquier simulación, independientemente del código que se utilice para llevarla a cabo. Es por ello que el cuarto trabajo se centra en el desarrollo de un módulo para simular sobre geometrías malladas en penRed. / [EN] The thesis presented in this document falls within the scope of medical physics. Within this branch of physics, computational tools are developed to offer improvements in the planning of treatments involving ionizing radiation. In these plans, dosimetric factors are calculated, such as the total absorbed dose both in the region of interest of the treatment, which is the treatment's objective, and in the surrounding tissues or organs at risk near the target area. To perform these calculations, different techniques exist, with Monte Carlo simulations considered the most accurate tool. These simulations allow modeling of medical devices emitting the treatment beam to patients in detail. Furthermore, Monte Carlo simulations enable a detailed description of radiation sources and consider the transport of particles involved in the problem through the considered geometry. Different Monte Carlo codes have been used in the works comprising this thesis, depending on the problem addressed. MCNP6 has been used in various works for its capacity and ease in modeling complex geometries using volumetric meshes, penEasy as a code to validate some of the designed tools, and penRed for its specialized features in medical physics, such as reading and automatic processing of DICOM and brachytherapy sources, greatly facilitating simulations in the medical environment. Due to these facts, and because penRed is open-source and does not require a license, unlike MCNP, it has been decided to expand its capabilities to match its use with other codes in the problems addressed during the completion of the doctoral thesis. All of these works contribute to the development of tools that, through Monte Carlo simulation, optimize calculations in radiotherapy. Additionally, the developed tools have broader applicability and can be used in other fields or problems, such as diagnosis based on medical imaging. The first of the works covers the need for the MCNP6 code to be able to read and write phase space files in the standard IAEA format, a tool that many Monte Carlo simulation codes already have implemented. To address the lack of this capability in MCNP6, a code capable of performing these conversions between the internal phase space format of MCNP6 and IAEA formats, and vice versa, is developed in this thesis. In the second work, Monte Carlo simulations are used to design a filter that homogenizes the 12 MeV electron beam at the output of an intraoperative radiotherapy accelerator. The work provides a filter configuration, designed with Monte Carlo simulation and validated with another independent research group. The third work aims to improve the high computation times when performing radiotherapy planning with Monte Carlo simulations for treatments with different angular irradiations. This tool aims to significantly speed up the process of dose distribution calculation in the phantom or patient, without having to simulate through all components of the accelerator. Finally, due to having employed mesh-based geometries in simulations conducted with MCNP6, the importance of this capability has been recognized, especially in simulations in the field of medical physics. The definition of geometries to describe the system is a fundamental part of any simulation, regardless of the code used to perform it. Therefore, the fourth work focuses on the development of a module to simulate on meshed geometries in penRed. / This study was supported by the program “Ayudas para la promoción de empleo joven e implantación de la Garantía Juvenil en I+D+i, Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica e Innovación 2017-2020” from the “Iniciativa de Empleo Juvenil” (IEJ) and the “Fondo Social Europeo” (FSE) We would like to acknowledge the Spanish “Ministerio de Ciencia e Innovación” (MCIN) grant PID2021-125096NB-I00 funded by MCIN/AEI/10.13039 and the “Generalitat Valenciana” (GVA) grant PROMETEO/2021/064. / Oliver Gil, S. (2024). Eines computacionals avançades per a planificació radioterapèutica mitjançat simulacions Monte Carlo [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/203890 / Compendio

Las enfermedades genéticas se clasifican típicamente en dos grandes grupos: las enfermedades mendelianas y las enfermedades complejas. Mientras que las enfermedades mendelianas se caracterizan por ser de baja frecuencia en la población y estar causadas por mutaciones en un gen particular, las enfermedades complejas son el principal problema sanitario en los países desarrollados y se encuentran producidas por la interacción de factores ambientales y factores genéticos. En este caso no se puede hablar de mutación en un determinado gen, sino de polimorfismo que incrementa en una pequeña fracción el riesgo a padecer la enfermedad. En la presente tesis se ha estudiado la distribución espacial de la variabilidad genética tanto en enfermedades mendelianas (en concreto la fibrosis quística, la fenilcetonuria y la b-talasemia) como en una enfermedad compleja (la enfermedad coronaria) en poblaciones europeas y de todo el mundo. Los resultados obtenidos sugieren que la distribución geográfica de la variabilidad genética de las enfermedades mendelianas depende principalmente de factores demográficos y de la historia de las poblaciones. Ahora bien, este efecto no es independiente de factores selectivos. En particular, fenómenos de selección equilibradora pueden incrementar o disminuir la variabilidad genética en una población dependiendo de el momento en el que se dio el evento selectivo. En el caso de la enfermedad compleja estudiada, la enfermedad coronaria, nuestros resultados indican que la distribución espacial de los polimorfismos de riesgo en poblaciones europeas depende, al igual que sucede con otros marcadores genéticos, principalmente de la historia de poblaciones, especialmente del poblamiento del continente europeo, la posterior reexpansión después del último periodo glacial y de las gran expansión poblacional de los agricultores durante el neolítico.

El disseny molecular de sistemes d’interès per a la química mèdica i per al disseny de fàrmacs sempre s’ha trobat molt lligat a la disponibilitat sintètica dels resultats. Des del moment que la química combinatòria s’incorpora dins de l’esquema sintètic, canvia el paper que ha de jugar la química computacional: la diversitat d’estructures possibles a sintetitzar fa necessària la introducció de mètodes, com el cribratge virtual, que permetin avaluar la viabilitat de grans quimioteques virtuals amb un temps raonable. Els mètodes quimioinformàtics responen a la necessitat anterior, posant a l’abast de l’usuari mètodes eficaços per a la predicció teòrica d’activitats biològiques o propietats d’interès. Dins d’aquests destaquen els mètodes basats en la relació quantitativa d’estructura-activitat (QSAR). Aquests han demostrat ser eficaços per l’establiment de models de predicció en l’àmbit farmacològic i biomèdic. S’ha avaluat la utilització de mètodes QSAR no lineals en la teràpia fotodinàmica del càncer, donat que és una de les línies de recerca d’interès del Grup d’Enginyeria Molecular (GEM) de l’IQS. El disseny de fotosensibilitzadors es pot realitzar a partir de la predicció de propietats fisicoquímiques (com l’espectre d’absorció i la hidrofobicitat del sistema molecular), i de l’estudi de la seva localització subcel•lular preferent, la qual ha demostrat recentment jugar un paper molt important en l’eficàcia del procés global. Per altra banda, les xarxes neuronals artificials són actualment un dels mètodes més ben valorats per a l’establiment de models QSAR no lineals. Donat l’interès de disposar d’un programari capaç d’aplicar aquests mètodes i que, a més, sigui prou versàtil i adaptable com per poder-se aplicar a diferents problemes, s’ha desenvolupat el programari ArIS. Aquest inclou els principals mètodes de xarxes neuronals artificials, per realitzar tasques de classificació i predicció quantitativa, necessaris per a l’estudi de problemes d’interès, com és la predicció de l’activitat anti-VIH d’anàlegs de l’AZT, l’optimització de formulacions químiques o el reconeixement estructural de grans sistemes moleculars / El diseño molecular de sistemas de interés para la química médica y para el diseño de fármacos siempre ha estado condicionado por la disponibilidad sintética de los resultados. Desde el momento en que la química combinatoria se incorpora en el esquema sintético, cambia el papel de la química computacional: la diversidad de estructuras que pueden sintetizarse hace necesaria la introducción de métodos, como el cribado virtual, que permitan evaluar la viabilidad de grandes quimiotecas virtuales en un tiempo razonable. Los métodos quimioinformáticos responden a la necesidad anterior, ofreciendo al usuario métodos eficaces para la predicción teórica de actividades biológicas o propiedades de interés. Entre ellos destacan los métodos basados en la relación cuantitativa de estructura-actividad (QSAR), que han demostrado ser eficaces para establecer modelos de predicción en el ámbito farmacológico y biomédico. Se ha evaluado la utilización de métodos QSAR no lineales en terapia fotodinámica del cáncer, dado que es una de las líneas de investigación de interés del Grup d’Enginyeria Molecular (GEM) del IQS. El diseño de fotosensibilizadores se puede realizar a partir de la predicción de propiedades fisicoquímicas (como su espectro de absorción o su hidrofobicidad) y del estudio de su localización subcelular preferente, la cual ha demostrado recientemente jugar un papel muy importante en la eficacia del proceso global. Por otro lado, las redes neuronales artificiales son actualmente uno de los métodos mejor valorados para establecer modelos QSAR no lineales. Es por ello que resulta muy interesante disponer de un programa capaz de aplicar estos métodos y que, además, sea lo suficientemente versátil y adaptable como para poder aplicarse a distintos problemas, según las necesidades del usuario. Por este motivo se ha desarrollado el programa ArIS, el cual incluye los principales métodos de redes neuronales artificiales para realizar tareas de clasificación y predicción cuantitativa, necesarios para el estudio de problemas de interés como la predicción de la actividad anti-VIH de análogos del AZT, la optimización de formulaciones químicas o el reconocimiento estructural de grandes sistemas moleculares. / Molecular modelling of interesting systems for medicinal chemistry and drug design highly depends on availability of synthetic results. Since combinatorial chemistry was incorporated into the synthetic scheme, the role of computational chemistry has changed: the structural diversity of candidates to be synthesized requires the introduction of computational methods which are able to screen large virtual libraries. Answering to this requirement, chemoinformatics offers many kinds of different methods for predicting biological activities and molecular properties. One of the most relevant techniques among them is Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR), which can be used to establish prediction models for both, pharmacological and biomedical sectors. The use of non- linear QSAR methods has been evaluated in photodynamic therapy of cancer, one of the research areas of the Grup d’Enginyeria Molecular (GEM) at IQS. Molecular design of photosensitizers can be performed by computational studies of their physicochemical properties (absorption spectra or hydrophobicity, for example) and subcellular localization, which becomes a key factor in the efficacy of the overall process. Furthermore, artificial neural networks are nowadays rated as one of the very best methods for establishing non-linear QSAR models. Developing software that includes all these methods would be certainly interesting. Implemented algorithms should be versatile and easily adaptable for their use in any problems. We have developed ArIS software, which includes the most important methods of artificial neural networks for classification and quantitative prediction. ArIS has been used to predict anti-HIV activity of AZT-analogues, for optimization of chemical formulations and for structural recognition in large molecular systems, among others.