[ES] La seguridad ha sido, es y seguirá siendo una prioridad en la operación de las centrales nucleares para la producción de energía eléctrica. Uno de los grandes retos a los que se enfrenta la industria nuclear es el envejecimiento de las estructuras, sistemas y componentes (ESC) de seguridad. Actualmente, este hecho cobra especial relevancia porque un gran número de reactores está alcanzando el fin de su vida de diseño, debiendo afrontar próximamente una Revisión Periódica de Seguridad (RPS), que garantice el funcionamiento seguro de la central durante un periodo adicional denominado Opera-ción a Largo Plazo (OLP). El Análisis Probabilista de Seguridad (APS) es una herramienta fundamental para la gestión integral de la seguridad de una planta, tanto en el marco de la RPS como en la Toma de Decisiones Informada en el Riesgo (TDIR), siendo capaz de evaluar el incremento o disminución en el riesgo producido por un cambio determinado. Sin embargo, los modelos y datos actuales que lo integran no tienen en cuenta factores que influyen de forma determinante en el riesgo de una central. Por un lado, no tienen en cuenta el envejecimiento o la estrategia de pruebas y mantenimiento, en el caso del modelado de la fiabilidad e indisponibilidad de componentes. Por otro lado, no con-templan la imprecisión en el modelado de las acciones humanas, ni la inexactitud en la cuantificación de sus probabilidades de error. La presente tesis doctoral pretende actualizar y mejorar los modelos del APS, con vistas a su aplicación en el contexto de la RPS y de la TDIR. En este sentido, se establecen dos objetivos principales. En primer lugar, el desarrollo de un modelo RAM (fiabilidad, mantenibilidad y disponibilidad) dependiente del tiempo para componentes de seguridad, ajustado con datos reales de planta y con un nivel de detalle suficiente para recoger explícitamente en la edad del mismo, el efecto de las pruebas y el mantenimiento. En segundo lugar, mostrar las aplicaciones del APS para la TDIR. En primer término, se define un modelo de riesgo dependiente de la edad, a partir del mode-lo RAM previamente formulado, con el que seleccionar la mejor estrategia de pruebas y mantenimiento en un horizonte temporal dado. En segundo término, para mejorar el modelado del APS y la cuantificación de las probabilidades de error humano (PEH), se propone una metodología de evaluación de impacto en el riesgo para cambios en las acciones humanas y las Especificaciones Técnicas de Funcionamiento, que aprovecha los resultados del uso conjunto de los análisis de seguridad determinista y probabilista. Las aportaciones que conforman esta tesis doctoral se integran en la línea de investigación financiada por el Ministerio de Economía y Empresa en el proyecto ENE2016-80401-R, "Armonización de requisitos de vigilancia y mantenimiento en centrales nucleares con información en el riesgo" y la ayuda para contratos predoctorales para la formación de doctores BES-2014-067602. / [CA] La seguretat ha sigut, és i continuarà sent una prioritat en l'operació de les centrals nuclears par a la producció d'energia elèctrica. Un del grans reptes als que s'enfronta la industria nuclear es l'envelliment de les estructures, sistemes i components de seguretat. Actualment, aquest fet té especial rellevància perquè un gran nombre de reactors està arribant a la fi de la seua vida de disseny, havent d'afrontar pròximament una Revisió Periòdica de Seguretat (RPS), que garantirà el funcionament segur de la central durant un període addicional conegut com Operació a Llarg Termini (OLP). L'Anàlisi Probabilista de Seguretat es una ferramenta fonamental per a la gestió integral de la seguretat d'una planta, tant en el marc de la RPS com en la presa de decisions informades en el risc (TDIR), sent capaç d'avaluar l'increment o disminució en el risc produït per un canvi determinat. No obstant això, els models i dades actuals que ho integren no tenen en compte factors que influeixen de forma determinant en el risc d'una central. Per una banda, no consideren l'envelliment o l'estratègia de proves i manteniment, en el cas del modelat de la fiabilitat i indisponiblitat de components. Per altra banda, no contemplen la imprecisió en el modelat de les acciones humanes, ni la inexactitud en la quantificació de la probabilitat d'error de les mateixes. La present tesi doctoral pretén actualitzar i millorar els models APS, amb la intenció d'aplicar-los en el context de la RPS y la TDIR. En aquest sentit, s'estableixen dos objectius principals. En primer lloc, el desenvolupament d'un model RAM (fiabilitat, mantenibilitat i disponibilitat) dependent del temps per a components de seguretat, ajustat amb dades reals de planta i amb un nivell de detall suficient per a recollir explícitament en l'edat del mateix, la política de proves i manteniment a la que es sotmès. En segon lloc, mostrar les aplicacions de l'APS per a la TDIR. En primer terme, es defineix un model de risc dependent de l'edat, a partir del model RAM prèviament formulat, amb el qual seleccionar la millor estratègia de proves i manteniment en un horitzó temporal determinat. En segon terme, per a millorar el modelat de l'APS i la quantificació de les probabilitats d'error humà (PEH), es proposa una metodologia d'avaluació d'impacte en el risc per a canvis en les accions humanes i en les Especificacions Tècniques de Funcionament, que aprofita els resultats de l'ús conjunt dels anàlisis determinista i probabilista. Les aportacions que formen part d'aquesta tesi doctoral s'integren en la línia d'investigació finançada pel Ministeri d'Economia i Empresa en el projecte ENE2016-80401-R, "Armonización de requisitos de vigilancia y mantenimiento en centrales nucleares con información en el riesgo" i l'ajuda per a contractes predoctorals per a la formació de doctors BES-2014-067602. / [EN] Safety always has been and always will be a priority in nuclear power plant operation to generate electricity. One of the major challenges of nuclear industry is the ageing of safety-related structures, systems and components (SSC). Presently, this fact gains relevance due to several reactors are reaching their design life, having to conduct a Periodic Safety Review (PSR) that assures safety operation for an additional period better-known as Long Term Operation (LTO) Probabilistic Safety Assessment (PSA) is an essential tool in an integral NPP safety management, both PSR framework and Risk Informed Decision Making (RIDM), being able to evaluate a risk increase or decrease for any specific change on the plant. However, current PSA models and data do not consider factors, which have an impact in the overall risk of the plant. On the one hand, they do not take into account the effect of ageing nor maintenance and testing program, in the case of reliability and unavailability modelling. On the other hand, human actions modelling and their associated error probabilities are characterized by its inaccuracy and uncertainty. This Ph. Dissertation aims to update and improve PSA models, in order to apply with-in the framework of PSR and RIDM. In this sense, two main objectives are established. Firstly, the development of a time dependent RAM (reliability, availability and maintainability) for safety-related components, fitted with a historical plant data and with enough level of detail to include the effects of testing and maintenance activities in the age of the component. Secondly, it shows PSA applications of new models in RIDM. In the first place, it defines an age-dependent risk model based on the RAM model previously formulated, which helps to select the best approach of maintenance and testing activities for a specific timeline. In the second place, to improve PSA modelling and human error probabilities (HEP) quantification, a methodology is pro-posed to evaluate the risk impact of human actions and TS changes, taking advantage of combining DSA and PSA insights. The work of this thesis is part of the research supported by the Ministry of Economy and Business in the project ENE2016-80401-R, "Risk Informed Harmonization of Surveillance Requirements and Maintenance in Nuclear Power Plants", and in the Doctoral Fellowship BES-2014-067602. / Las aportaciones que conforman esta tesis doctoral se integran en la línea de investigación financiada por el Ministerio de Economía y Empresa en el proyecto ENE2016- 80401-R, “Armonización de requisitos de vigilancia y mantenimiento en centrales nucleares con información en el riesgo” y la ayuda para contratos predoctorales para la formación de doctores BES-2014-067602. / Martorell Aigües, P. (2019). Aportaciones al modelado de la indisponibilidad de componentes y la fiabilidad humana para la mejora de la seguridad de las centrales nucleares informada en el riesgo [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/118794

Esta tesis incluye tres capítulos que exploran diferentes aspectos de la distinción entre decisiones desde la descripción y decisiones desde la experiencia. El capítulo 1 estudia escenarios de decisión cuando las personas cuentan con información tanto desde la descripción como desde la experiencia. Los resultados sugieren que la experiencia es desatendida ante una descripción.También se explora el impacto sobre las decisiones de diferencias individales con respecto a la habilidad racional.Las personas con habilidad racional más alta obtienen muestras de mayor tamaño que los participantes con menor habilidad racional.El capítulo 2 examina situaciones en las que la información obtenida desde la experiencia resulta una mejor fuente que una descripción.La complejidad y las demoras favorecen a la experiencia sobre la descripción como fuente de información. No se evidencian diferencias individuales con respecto a habilidades numéricas o racionales. Sin embargo, se evidencia una relación entre mayor habilidad racional y mayor tamaño muestral. Por último, el capítulo 3 explora, para una tarea de lotería,la interacción entre la ilusión de control y la fuente de información. / This thesis includes three chapters that study different aspects of the distinction between decisions from description and decisions from experience. Chapter 1 studies choice when decision makers have both information from description and information from experience. Results suggest that experience is disregarded in the face of description. Individual differences with respect to rational ability are also explored. Participants with higher rational ability draw larger samples than participants with lower rational ability. Chapter 2 examines situations in which information from experience is a better source of information than information from description. Complex scenarios and delayed judgmental tasks favor experience over description as source of information. Moreover, there were no individual differences due to numerical/rational abilities. Additional evidence was found that relates higher rational ability to larger samples.Finally,chapter 3 explores how illusion of control interacts with the source of information in a lottery task.

El análisis sistémico de datos biomédicos procedentes de diferentes niveles biológicos abre amplias expectativas en el proceso de toma de decisiones médicas. Las nuevas tecnologías biomédicas permiten la interpretación del origen de las afecciones que sufren los pacientes, trasladando el paradigma de decisión hacia la medicina basada en la evidencia. Esta Tesis centra su atención en la ayuda al diagnóstico del cáncer asistida por ordenador. El objetivo de nuestro estudio es obtener unos resultados de alto acierto en clasificación, que ofrezcan transparencia en su interpretación mediante conocimiento médico y capacidad de generalización cuando se aplican a pacientes procedentes de múltiples centros estudiados con posterioridad. Los aspectos técnicos cubiertos en esta Tesis incluyen el procesamiento, modelado, extracción de características, y combinación de datos biomédicos; así como la inferencia y evaluación de modelos predictivos de dichos datos y la integración de los modelos predictivos en sistemas de ayuda a la decisión para entornos clínicos. Concretamente, estos puntos se abordan para dos problemas médicos: el diagnóstico de Tumores de Partes Blandas (TPB) y, especialmente, el diagnóstico de Tumores Cerebrales (TC). En los desarrollos realizados para el problema de TPB con hallazgos de imagen se alcanzó una alta eficacia en la clasificación basada en Reconocimiento de Formas de tumores según su carácter benigno o maligno. Un sistema de ayuda a la decisión especializado para el problema de TPB fue diseñado e implementado a partir de los clasificadores aprendidos a partir de una base de datos multicéntrica. Las contribuciones de esta Tesis al estudio de Tumores Cerebrales incluyen el análisis de señales biomédicas in-vivo y ex-vivo del paciente. Ha sido propuesta una nueva aproximación para la combinación de Espectros de Resonancia Magnética (ERM) adquiridos para un mismo paciente con diferentes tiempos de eco (TE corto y TE largo) ha sido propuesta. También se / García Gómez, JM. (2009). Pattern recognition approaches for biomedical data in computer-assisted cancer research [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/4602

[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 d / Sáez 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/10251/62188 / Premiado