Fundamentos antropológicos de las tecnologías biomédicas no terapéuticas

The important developments in technology in all areas of human life have generated high expectations and hopes with regard to the health sector. Science and technology have favored the development of incredible therapeutic treatments to help resolve numerous problems relating to illness and disability. Nonetheless, many developments in the therapeutic realm have given rise to discussions over the possibility of whether this same scientific and technological progress could be beneficial even for those who may not be sick. One may ask: why not apply the same knowledge and technology used for treatment of illness for conditions where therapy is not necessary, but there is a desire to care for, improve and enhance human person? These new horizons offered by biomedical technologies undoubtedly express a deep desire of every person for health, happiness, and a long life. In order to offer a response to these questions, current biomedical technologies and those in development offer a wide range of possibilities. Therefore, in this investigation we attempt to identify and define four areas of non-therapeutic treatment: illness prevention, health promotion, improving human nature, and human enhancement. These four areas, which do not directly regard illness, give rise to a series of questions, which range from those regarding the meaning of health and illness to those concerning anthropological questions, such as situations and conditions that must be taken into account so human dignity is respected. The treatment, improvement and enhancement of the human being imply clarifying in scientific and technological terms the truth and meaning of the human person as such. This research identifies and looks at the relationship between the four anthropological cornerstones which non-therapeutic biomedical technologies should be based upon so as not to impact or violate the dignity of the human person. This research presents the anthropological boundaries which non-therapeutic biomedical technologies should take into consideration so as not to alter or violate the dignity of the human person. At the same time, the research proposes an anthropological foundation on which to build a code of ethics for non-therapeutic biomedical technologies. El gran desarrollo de las tecnologías en todos los ámbitos de la vida del hombre ha generado una gran expectativa y esperanza en lo que se refiere a la salud. Ciencia y técnica están aportando grandes beneficios en materia terapéutica, ayudando a resolver muchos problemas concernientes a la enfermedad y a la discapacidad. Pero este desarrollo que se ha producido en el ámbito terapéutico nos conduce a la formulación de preguntas sobre las posibilidades que esos avances técnico-científicos pueden aportar en beneficio del hombre, cuando no se encuentra enfermo: ¿por qué no pueden aplicarse los conocimientos y tecnologías usados en terapia a un ámbito diferente, no terapéutico, con el fin de mantener, mejorar o incluso potenciar al hombre? Ciertamente los nuevos horizontes que abren las Tecnologías Biomédicas encuentran repercusión en el deseo de bienestar, de felicidad e incluso de prolongación de la vida presente en todos los hombres. Para responder a esta pregunta las Tecnologías Biomédicas han desarrollado y están desarrollando una gama muy amplia de posibilidades. En este trabajo intentamos organizar en cuatro áreas los conceptos de los tratamientos no-terapéuticos: prevención de la enfermedad, promoción de la salud, mejoramiento de la naturaleza humana y potenciación del hombre. Estas cuatro áreas, que no se refieren directamente a la enfermedad, generan una serie de interrogantes que van desde las preguntas sobre el significado de salud y enfermedad, hasta las cuestiones antropológicas relativas a la posibilidad y las condiciones que se han de dar para que tales acciones respeten la dignidad humana. Cuidar, mejorar y potenciar al hombre implica que los objetivos de la ciencia y de la técnica mantengan siempre claros los valores y la realidad del hombre en cuanto tal. ... Este Trabajo de Investigación presenta los límites antropológicos dentro de los cuales deben moverse las Tecnologías Biomédicas no-terapéuticas para no alterar el ser ni menoscabar la dignidad del hombre. Y ofrece los fundamentos antropológicos sobre los cuales se pueda construir un código ético y deontológico para las Tecnologías Biomédicas no-terapéuticas.

Mejora del autocuidado de pacientes diabéticos en zonas rurales de Panamá a través de tecnologías tic

Durante años, los países de América Latina y en especial Panamá han sufrido grandes cambios sociales, demográficos y epidemiológicos que han provocado un crecimiento de la incidencia y prevalencia de varias enfermedades crónicas no transmisibles como: las cardiopatías, el cáncer y la diabetes. Actualmente, la suma de estas afecciones causa la mayoría de las muertes y discapacidades en la región. Las necesidades de salud varían de un país a otro, inclusive en el interior de un mismo país o de una misma región debido a factores demográficos, socioculturales, económicos y políticos propios de la región, lo cual favorece la desigualdad en el acceso a los servicios de salud. Este hecho pone de manifiesto un aspecto importante de esta tesis de doctorado, que es facilitar el autocuidado de los pacientes diabéticos en tres zonas rurales de Panamá, contribuyendo de esta manera a la planeación e implantación de nuevos servicios TIC en salud para los pacientes diabéticos de tres zonas rurales de Panamá. El objetivo principal de esta tesis doctoral es desarrollar una contextualización del paciente diabético en zonas rurales de Panamá y modelar su autocuidado mediante el uso de las TIC. A través del modelo se busca mejorar la calidad de vida de los pacientes y propiciar estados de equidad en salud. Se continúa con la implementación del modelo en tres zonas rurales diferentes de Panamá. Se concluye con una fase de validación en la que se demuestra que el enfermo de diabetes aumenta la conciencia de la importancia de su tratamiento mejorando su estado de salud y su calidad de vida. La demostración clínica de este resultado está fuera del ámbito de la tesis doctoral. Abstract Through the years, countries of Latin America, Panama in particular have endured great social, demographic and epidemiologic changes, which in turn caused an increase in the occurrence and prevalence of chronic non transmissible diseases, such as: cardiopathy, cancer and diabetes. The sum of these afflictions causes most of the deaths and disabilities in the region nowadays. The healthcare needs vary from one country to another, furthermore the healthcare needs are different from one rural area to another in a given country or region, due demographic, sociocultural, economic and political factors, this favors the inequality in access to health care services. This facts shows one important aspect of this Ph. D. thesis, which is to facilitate the self-care of diabetic patients in three rural areas of Panama, contributing to the planning and implementation of new ICT services in healthcare for diabetic patients in rural areas of Panama. The primary goal of this Ph.D thesis is to develop a contextualization of the diabetic patient in country side of Panama and to model its self-care by means of the use of the ICT. Through model one looks for to improve the quality of life of the patients and to cause states of fairness in health. It continues with the implementation of ICT through a conceptualized model in three different rural areas of Panama. It concludes with a validation phase which shows how the awareness of the diabetes patient increases, about the importance of his/her treatment for the improvement of health and quality of life. The clinic demonstration of this result is not part of this thesis.

Sistema de control borroso en lazo cerrado para terapias con insulina en diabetes tipo I

La diabetes mellitus es un trastorno del metabolismo de los carbohidratos producido por la insuficiente o nula producción de insulina o la reducida sensibilidad a esta hormona. Es una enfermedad crónica con una mayor prevalencia en los países desarrollados debido principalmente a la obesidad, la vida sedentaria y disfunciones en el sistema endocrino relacionado con el páncreas. La diabetes Tipo 1 es una enfermedad autoinmune en la que son destruidas las células beta del páncreas, que producen la insulina, y es necesaria la administración de insulina exógena. Un enfermo de diabetes Tipo 1 debe seguir una terapia con insulina administrada por la vía subcutánea que debe estar adaptada a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida, esta terapia intenta imitar el perfil insulínico de un páncreas no patológico. La tecnología actual permite abordar el desarrollo del denominado “páncreas endocrino artificial”, que aportaría precisión, eficacia y seguridad para los pacientes, en cuanto a la normalización del control glucémico y reducción del riesgo de hipoglucemias. Permitiría que el paciente no estuviera tan pendiente de su enfermedad. El páncreas artificial consta de un sensor continuo de glucosa, una bomba de infusión de insulina y un algoritmo de control, que calcula la insulina a infusionar usando la glucosa como información principal. Este trabajo presenta un método de control en lazo semi-cerrado mediante un sistema borroso experto basado en reglas. La regulación borrosa se fundamenta en la ambigüedad del lenguaje del ser humano. Esta incertidumbre sirve para la formación de una serie de reglas que representan el pensamiento humano, pero a la vez es el sistema que controla un proceso, en este caso el sistema glucorregulatorio. Este proyecto está enfocado en el diseño de un controlador borroso que haciendo uso de variables como la glucosa, insulina y dieta, sea capaz de restaurar la función endocrina del páncreas de forma tecnológica. La validación del algoritmo se ha realizado principalmente mediante experimentos en simulación utilizando una población de pacientes sintéticos, evaluando los resultados con estadísticos de primer orden y algunos más específicos como el índice de riesgo de Kovatchev, para después comparar estos resultados con los obtenidos por otros métodos de control anteriores. Los resultados demuestran que el control borroso (FBPC) mejora el control glucémico con respecto a un sistema predictivo experto basado en reglas booleanas (pBRES). El FBPC consigue reducir siempre la glucosa máxima y aumentar la mínima respecto del pBRES pero es en terapias desajustadas, donde el FBPC es especialmente robusto, hace descender la glucosa máxima 8,64 mg/dl, el uso de insulina es 3,92 UI menor, aumenta la glucosa mínima 3,32 mg/dl y lleva al rango de glucosa 80 – 110 mg/dl 15,33 muestras más. Por lo tanto se puede concluir que el FBPC realiza un mejor control glucémico que el controlador pBRES haciéndole especialmente efectivo, robusto y seguro en condiciones de desajustes de terapia basal y con gran capacidad de mejora futura. SUMMARY The diabetes mellitus is a metabolic disorder caused by a poor or null insulin secretion or a reduced sensibility to insulin. Diabetes is a chronic disease with a higher prevalence in the industrialized countries, mainly due to obesity, the sedentary life and endocrine disfunctions connected with the pancreas. Type 1 diabetes is a self-immune disease where the beta cells of the pancreas, which are the responsible of secreting insulin, are damaged. Hence, it is necessary an exogenous delivery of insulin. The Type 1 diabetic patient has to follow a therapy with subcutaneous insulin administration which should be adjusted to his/her metabolic needs and life style. This therapy tries to mimic the insulin profile of a non-pathological pancreas. Current technology lets the development of the so-called endocrine artificial pancreas that would provide accuracy, efficiency and safety to patients, in regards to the glycemic control normalization and reduction of the risk of hypoglycemic. In addition, it would help the patient not to be so concerned about his disease. The artificial pancreas has a continuous glucose sensor, an insulin infusion pump and a control algorithm, that calculates the insulin infusion using the glucose as main information. This project presents a method of control in semi-closed-loop, through an expert fuzzy system based on rules. The fuzzy regulation is based on the human language ambiguity. This uncertainty serves for construction of some rules that represent the human language besides it is the system that controls a process, in this case the glucoregulatory system. This project is focus on the design of a fuzzy controller that, using variables like glucose insulin and diet, will be able to restore the pancreas endocrine function with technology. The algorithm assessment has mainly been done through experiments in simulation using a population of synthetic patients, evaluating the results with first order statistical parameters and some other more specific such as the Kovatchev risk index, to compare later these results with the ones obtained in others previous methods of control. The results demonstrate that the fuzzy control (FBPC) improves the glycemic control connected with a predictive expert system based on Booleans rules (pBRES). The FBPC is always able to reduce the maximum level of glucose and increase the minimum level as compared with pBRES but it is in unadjusted therapies where FBPC is especially strong, it manages to decrease the maximum level of glucose and insulin used by 8,64 mg/dl and 3,92 UI respectively, also increases the value of minimum glucose by 3,32 mg/dl, getting 15,33 samples more inside the 80-110 mg/dl glucose rank. Therefore we can conclude that FBPC achieves a better glycemic control than the controller pBRES doing it especially effective, robust and safe in conditions of mismatch basal therapy and with a great capacity for future improvements.

Extracción de conocimientos de la diabetes tipo 1 utilizando la metodología de "Data Mining"

La diabetes mellitus es un trastorno en la metabolización de los carbohidratos, caracterizado por la nula o insuficiente segregación de insulina (hormona producida por el páncreas), como resultado del mal funcionamiento de la parte endocrina del páncreas, o de una creciente resistencia del organismo a esta hormona. Esto implica, que tras el proceso digestivo, los alimentos que ingerimos se transforman en otros compuestos químicos más pequeños mediante los tejidos exocrinos. La ausencia o poca efectividad de esta hormona polipéptida, no permite metabolizar los carbohidratos ingeridos provocando dos consecuencias: Aumento de la concentración de glucosa en sangre, ya que las células no pueden metabolizarla; consumo de ácidos grasos mediante el hígado, liberando cuerpos cetónicos para aportar la energía a las células. Esta situación expone al enfermo crónico, a una concentración de glucosa en sangre muy elevada, denominado hiperglucemia, la cual puede producir a medio o largo múltiples problemas médicos: oftalmológicos, renales, cardiovasculares, cerebrovasculares, neurológicos… La diabetes representa un gran problema de salud pública y es la enfermedad más común en los países desarrollados por varios factores como la obesidad, la vida sedentaria, que facilitan la aparición de esta enfermedad. Mediante el presente proyecto trabajaremos con los datos de experimentación clínica de pacientes con diabetes de tipo 1, enfermedad autoinmune en la que son destruidas las células beta del páncreas (productoras de insulina) resultando necesaria la administración de insulina exógena. Dicho esto, el paciente con diabetes tipo 1 deberá seguir un tratamiento con insulina administrada por la vía subcutánea, adaptado a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida. Para abordar esta situación de regulación del control metabólico del enfermo, mediante una terapia de insulina, no serviremos del proyecto “Páncreas Endocrino Artificial” (PEA), el cual consta de una bomba de infusión de insulina, un sensor continuo de glucosa, y un algoritmo de control en lazo cerrado. El objetivo principal del PEA es aportar al paciente precisión, eficacia y seguridad en cuanto a la normalización del control glucémico y reducción del riesgo de hipoglucemias. El PEA se instala mediante vía subcutánea, por lo que, el retardo introducido por la acción de la insulina, el retardo de la medida de glucosa, así como los errores introducidos por los sensores continuos de glucosa cuando, se descalibran dificultando el empleo de un algoritmo de control. Llegados a este punto debemos modelar la glucosa del paciente mediante sistemas predictivos. Un modelo, es todo aquel elemento que nos permita predecir el comportamiento de un sistema mediante la introducción de variables de entrada. De este modo lo que conseguimos, es una predicción de los estados futuros en los que se puede encontrar la glucosa del paciente, sirviéndonos de variables de entrada de insulina, ingesta y glucosa ya conocidas, por ser las sucedidas con anterioridad en el tiempo. Cuando empleamos el predictor de glucosa, utilizando parámetros obtenidos en tiempo real, el controlador es capaz de indicar el nivel futuro de la glucosa para la toma de decisones del controlador CL. Los predictores que se están empleando actualmente en el PEA no están funcionando correctamente por la cantidad de información y variables que debe de manejar. Data Mining, también referenciado como Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos (Knowledge Discovery in Databases o KDD), ha sido definida como el proceso de extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil. Todo ello, sirviéndonos las siguientes fases del proceso de extracción del conocimiento: selección de datos, pre-procesado, transformación, minería de datos, interpretación de los resultados, evaluación y obtención del conocimiento. Con todo este proceso buscamos generar un único modelo insulina glucosa que se ajuste de forma individual a cada paciente y sea capaz, al mismo tiempo, de predecir los estados futuros glucosa con cálculos en tiempo real, a través de unos parámetros introducidos. Este trabajo busca extraer la información contenida en una base de datos de pacientes diabéticos tipo 1 obtenidos a partir de la experimentación clínica. Para ello emplearemos técnicas de Data Mining. Para la consecución del objetivo implícito a este proyecto hemos procedido a implementar una interfaz gráfica que nos guía a través del proceso del KDD (con información gráfica y estadística) de cada punto del proceso. En lo que respecta a la parte de la minería de datos, nos hemos servido de la denominada herramienta de WEKA, en la que a través de Java controlamos todas sus funciones, para implementarlas por medio del programa creado. Otorgando finalmente, una mayor potencialidad al proyecto con la posibilidad de implementar el servicio de los dispositivos Android por la potencial capacidad de portar el código. Mediante estos dispositivos y lo expuesto en el proyecto se podrían implementar o incluso crear nuevas aplicaciones novedosas y muy útiles para este campo. Como conclusión del proyecto, y tras un exhaustivo análisis de los resultados obtenidos, podemos apreciar como logramos obtener el modelo insulina-glucosa de cada paciente. ABSTRACT. The diabetes mellitus is a metabolic disorder, characterized by the low or none insulin production (a hormone produced by the pancreas), as a result of the malfunctioning of the endocrine pancreas part or by an increasing resistance of the organism to this hormone. This implies that, after the digestive process, the food we consume is transformed into smaller chemical compounds, through the exocrine tissues. The absence or limited effectiveness of this polypeptide hormone, does not allow to metabolize the ingested carbohydrates provoking two consequences: Increase of the glucose concentration in blood, as the cells are unable to metabolize it; fatty acid intake through the liver, releasing ketone bodies to provide energy to the cells. This situation exposes the chronic patient to high blood glucose levels, named hyperglycemia, which may cause in the medium or long term multiple medical problems: ophthalmological, renal, cardiovascular, cerebrum-vascular, neurological … The diabetes represents a great public health problem and is the most common disease in the developed countries, by several factors such as the obesity or sedentary life, which facilitate the appearance of this disease. Through this project we will work with clinical experimentation data of patients with diabetes of type 1, autoimmune disease in which beta cells of the pancreas (producers of insulin) are destroyed resulting necessary the exogenous insulin administration. That said, the patient with diabetes type 1 will have to follow a treatment with insulin, administered by the subcutaneous route, adapted to his metabolic needs and to his life habits. To deal with this situation of metabolic control regulation of the patient, through an insulin therapy, we shall be using the “Endocrine Artificial Pancreas " (PEA), which consists of a bomb of insulin infusion, a constant glucose sensor, and a control algorithm in closed bow. The principal aim of the PEA is providing the patient precision, efficiency and safety regarding the normalization of the glycemic control and hypoglycemia risk reduction". The PEA establishes through subcutaneous route, consequently, the delay introduced by the insulin action, the delay of the glucose measure, as well as the mistakes introduced by the constant glucose sensors when, decalibrate, impede the employment of an algorithm of control. At this stage we must shape the patient glucose levels through predictive systems. A model is all that element or set of elements which will allow us to predict the behavior of a system by introducing input variables. Thus what we obtain, is a prediction of the future stages in which it is possible to find the patient glucose level, being served of input insulin, ingestion and glucose variables already known, for being the ones happened previously in the time. When we use the glucose predictor, using obtained real time parameters, the controller is capable of indicating the future level of the glucose for the decision capture CL controller. The predictors that are being used nowadays in the PEA are not working correctly for the amount of information and variables that it need to handle. Data Mining, also indexed as Knowledge Discovery in Databases or KDD, has been defined as the not trivial extraction process of implicit information, previously unknown and potentially useful. All this, using the following phases of the knowledge extraction process: selection of information, pre- processing, transformation, data mining, results interpretation, evaluation and knowledge acquisition. With all this process we seek to generate the unique insulin glucose model that adjusts individually and in a personalized way for each patient form and being capable, at the same time, of predicting the future conditions with real time calculations, across few input parameters. This project of end of grade seeks to extract the information contained in a database of type 1 diabetics patients, obtained from clinical experimentation. For it, we will use technologies of Data Mining. For the attainment of the aim implicit to this project we have proceeded to implement a graphical interface that will guide us across the process of the KDD (with graphical and statistical information) of every point of the process. Regarding the data mining part, we have been served by a tool called WEKA's tool called, in which across Java, we control all of its functions to implement them by means of the created program. Finally granting a higher potential to the project with the possibility of implementing the service for Android devices, porting the code. Through these devices and what has been exposed in the project they might help or even create new and very useful applications for this field. As a conclusion of the project, and after an exhaustive analysis of the obtained results, we can show how we achieve to obtain the insulin–glucose model for each patient.

Sistemas de ayuda al diagnóstico y a la terapia funcional en enfermedades neurodegenerativas

El incremento de la esperanza de vida en los países desarrollados (más de 80 años en 2013), está suponiendo un crecimiento considerable en la incidencia y prevalencia de enfermedades discapacitantes, que si bien pueden aparecer a edades tempranas, son más frecuentes en la tercera edad, o en sus inmediaciones. Enfermedades neuro-degenerativas que suponen un gran hándicap funcional, pues algunas de ellas están asociadas a movimientos involuntarios de determinadas partes del cuerpo, sobre todo de las extremidades. Tareas cotidianas como la ingesta de alimento, vestirse, escribir, interactuar con el ordenador, etc… pueden llegar a ser grandes retos para las personas que las padecen. El diagnóstico precoz y certero resulta fundamental para la prescripción de la terapia o tratamiento óptimo. Teniendo en cuenta incluso que en muchos casos, por desgracia la mayoría, sólo se puede actuar para mitigar los síntomas, y no para sanarlos, al menos de momento. Aun así, acertar de manera temprana en el diagnóstico supone proporcionar al enfermo una mayor calidad de vida durante mucho más tiempo, por lo cual el esfuerzo merece, y mucho, la pena. Los enfermos de Párkinson y de temblor esencial suponen un porcentaje importante de la casuística clínica en los trastornos del movimiento que impiden llevar una vida normal, que producen una discapacidad física y una no menos importante exclusión social. Las vías de tratamiento son dispares de ahí que sea crítico acertar en el diagnóstico lo antes posible. Hasta la actualidad, los profesionales y expertos en medicina, utilizan unas escalas cualitativas para diferenciar la patología y su grado de afectación. Dichas escalas también se utilizan para efectuar un seguimiento clínico y registrar la historia del paciente. En esta tesis se propone una serie de métodos de análisis y de identificación/clasificación de los tipos de temblor asociados a la enfermedad de Párkinson y el temblor esencial. Empleando técnicas de inteligencia artificial basadas en clasificadores inteligentes: redes neuronales (MLP y LVQ) y máquinas de soporte vectorial (SVM), a partir del desarrollo e implantación de un sistema para la medida y análisis objetiva del temblor: DIMETER. Dicho sistema además de ser una herramienta eficaz para la ayuda al diagnóstico, presenta también las capacidades necesarias para proporcionar un seguimiento riguroso y fiable de la evolución de cada paciente. ABSTRACT The increase in life expectancy in developed countries in more than 80 years (data belongs to 2013), is assuming considerable growth in the incidence and prevalence of disabling diseases. Although they may appear at an early age, they are more common in the elderly ages or in its vicinity. Nuero-degenerative diseases that are a major functional handicap, as some of them are associated with involuntary movements of certain body parts, especially of the limbs. Everyday tasks such as food intake, dressing, writing, interact with the computer, etc ... can become large debris for people who suffer. Early and accurate diagnosis is crucial for prescribing optimal therapy or treatment. Even taking into account that in many cases, unfortunately the majority, can only act to mitigate the symptoms, not to cure them, at least for now. Nevertheless, early diagnosis may provide the patient a better quality of life for much longer time, so the effort is worth, and much, grief. Sufferers of Parkinson's and essential tremor represent a significant percentage of clinical casuistry in movement disorders that prevent a normal life, leading to physical disability and not least social exclusion. There are various treatment methods, which makes it necessary the immediate diagnosis. Up to date, professionals and medical experts, use a qualitative scale to differentiate the disease and degree of involvement. Therefore, those scales are used in clinical follow-up. In this thesis, several methods of analysis and identification / classification of types of tremor associated with Parkinson's disease and essential tremor are proposed. Using artificial intelligence techniques based on intelligent classification: neural networks (MLP and LVQ) and support vector machines (SVM), starting from the development and implementation of a system for measuring and objective analysis of the tremor: DIMETER. This system besides being an effective tool to aid diagnosis, it also has the necessary capabilities to provide a rigorous and reliable monitoring of the evolution of each patient.

Caracterización de la ventilación en la edificación residencial existente. Conciliación entre calidad del aire interior y eficiencia en la rehabilitación energética

La edificación residencial existente en España y en Europa se encuentra abocada a una rehabilitación profunda para cumplir los objetivos marcados en la estrategia europea para el año 2050. Estos, para el sector de la edificación, se proponen una reducción del 90% de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) respecto a niveles del año 1990. Este plan a largo plazo establece hitos intermedios de control, con objetivos parciales para el año 2020 y 2030. El objetivo último es aprovechar el potencial de reducción de demanda energética del sector de la edificación, del cual la edificación residencial supone el 85% en España. Dentro de estos requerimientos, de reducción de demanda energética en la edificación, la ventilación en la edificación residencial se convierte en uno de los retos a resolver por su vinculación directa a la salud y el confort de los ocupantes de la misma, y al mismo tiempo su relación proporcional con la demanda energética que presenta el edificio asociada al acondicionamiento térmico. Gran parte de las pérdidas térmicas de la edificación residencial se producen por el aire de renovación y la infiltración de aire a través de la envolvente. La directiva europea de eficiencia energética de la edificación (EPBD), que establece las directrices necesarias para alcanzar los objetivos de este sector en cuanto a emisiones de CO2 y gases de efecto invernadero (GEI), contempla la ventilación con aire limpio como un requisito fundamental a tener en cuenta de cara a las nuevas construcciones y a la rehabilitación energética de los edificios existentes. El síndrome del edificio enfermo, un conjunto de molestias y síntomas asociados a la baja calidad del aire de edificios no residenciales que surgió a raíz de la crisis del petróleo de 1973, tuvo su origen en una ventilación deficiente y una renovación del aire interior insuficiente de estos edificios, producto del intento de ahorro en la factura energética. Teniendo en cuenta que, de media, pasamos un 58% de nuestro tiempo en las viviendas, es fundamental cuidar la calidad del aire interior y no empeorarla aplicando medidas de “eficiencia energética” con efectos no esperados. Para conseguir esto es fundamental conocer en profundidad cómo se produce la ventilación en la edificación en bloque en España en sus aspectos de calidad del aire interior y demanda energética asociada a la ventilación. El objetivo de esta tesis es establecer una metodología de caracterización y de optimización de las necesidades de ventilación para los espacios residenciales existentes en España que aúne el doble objetivo de garantizar la calidad ambiental y reducir la demanda energética de los mismos. La caracterización del parque edificatorio residencial español en cuanto a ventilación es concluyente: La vivienda en España se distribuye principalmente en tres periodos en los que se encuentran más del 80% del total de las viviendas construidas. El periodo anterior a las normas básicas de la edificación (NBE), de 1960 a 1980, el periodo desde 1980 al año 2005, con el mayor número total de viviendas construidas, guiado por la NTE ISV 75, y el periodo correspondiente a la edificación construida a partir del Código Técnico de la Edificación, en 2006, cuyo documento básico de condiciones de salubridad (DB HS3) es la primera norma de obligado cumplimiento en diseño y dimensionamiento de ventilación residencial en España. La selección de un modelo de bloque de viviendas de referencia, un valor medio y representativo, seleccionado de entre estos periodos, pero con cualidades que se extienden más allá de uno de ellos, nos permite realizar un intensivo análisis comparativo de las condiciones de calidad de aire interior y la demanda energética del mismo, aplicando las distintas configuraciones que presenta la ventilación en viviendas dependiendo del escenario o época constructiva (o normativa) en que esta fuera construida. Este análisis se lleva a cabo apoyándose en un doble enfoque: el modelado numérico de simulaciones y el análisis de datos experimentales, para comprobar y afinar los modelos y observar la situación real de las viviendas en estos dos aspectos. Gracias a las conclusiones del análisis previo, se define una estrategia de optimización de la ventilación basada fundamentalmente en dos medidas: 1) La introducción de un sistema de extracción mecánica y recuperación de calor que permita reducir la demanda energética debida a la renovación del aire y a la vez diluir los contaminantes interiores más eficazmente para mejorar, de esta forma, la calidad del ambiente interior. 2) La racionalización del horario de utilización de estos sistemas, no malgastando la energía en periodos de no ocupación, permitiendo una leve ventilación de fondo, debida a la infiltración, que no incida en pérdidas energéticas cuantiosas. A esta optimización, además de aplicar la metodología de análisis previo, en cuanto a demanda energética y calidad del aire, se aplica una valoración económica integradora y comparativa basada en el reglamento delegado EU244/2012 de coste óptimo (Cost Optimal Methodology). Los resultados principales de esta tesis son: • Un diagnóstico de la calidad del aire interior de la edificación residencial en España y su demanda energética asociada, imprescindible para lograr una rehabilitación energética profunda garantizando la calidad del aire interior. • Un indicador de la relación directa entre calidad de aire y demanda energética, para evaluar la adecuación de los sistemas de ventilación, respecto de las nuevas normativas de eficiencia energética y ventilación. • Una estrategia de optimización, que ofrece una alternativa de intervención, y la aplicación de un método de valoración que permite evaluar la amortización comparada de la instalación de los sistemas. ABSTRACT The housing building stock already built in Spain and Europe faces a deep renovation in the present and near future to accomplish with the objectives agreed in the European strategy for 2050. These objectives, for the building sector, are set in a 90% of Green House Gases (GHG) reduction compared to levels in 1990. This long‐term plan has set milestones to control the correct advance of achievement in 2020 and 2030. The main objective is to take advantage of the great potential to reduce energy demand from the building sector, in which housing represents 85% share in Spain. Among this reduction on building energy demand requirements, ventilation of dwellings becomes one of the challenges to solve as it’s directly connected to the indoor air quality (IAQ) and comfort conditions for the users, as well as proportional to the building energy demand on thermal conditioning. A big share of thermal losses in housing is caused by air renovation and infiltration through the envelope leaks. The European Directive on Building energy performance (EPBD), establishes the roots needed to reach the building sector objectives in terms of CO2 and GHG emissions. This directive sets the ventilation and renovation with clean air of the new and existing buildings as a fundamental requirement. The Sick Building Syndrome (SBS), an aggregation of symptoms and annoys associated to low air quality in non residential buildings, appeared as common after the 1973 oil crisis. It is originated in defective ventilation systems and deficient air renovation rates, as a consequence of trying to lower the energy bill. Accounting that we spend 58% of our time in dwellings, it becomes crucial to look after the indoor air quality and focus in not worsening it by applying “energy efficient” measures, with not expected side effects. To do so, it is primary to research in deep how the ventilation takes place in the housing blocks in Spain, in the aspects related to IAQ and ventilation energy demand. This thesis main objective is to establish a characterization and optimization methodology regarding the ventilation needs for existing housing in Spain, considering the twofold objective of guaranteeing the air quality as reducing the energy demand. The characterization of the existing housing building stock in Spain regarding ventilation is conclusive. More of 80% of the housing stock is distributed in 3 main periods: before the implementation of the firsts regulations on building comfort conditions (Normas Básicas de la Edificación), from 1960 to 1980; the period after the first recommendations on ventilation (NTE ISV 75) for housing were set, around 1980 until 2005 and; the period corresponding to the housing built after the existing mandatory regulation in terms of indoor sanity conditions and ventilation (Spanish Building Code, DB HS3) was set, in 2006. Selecting a representative blueprint of a housing block in Spain, which has medium characteristics not just within the 3 periods mention, but which qualities extent beyond the 3 of them, allows the next step, analyzing. This comparative and intense analyzing phase is focused on the air indoor conditions and the related energy demand, applying different configurations to the ventilation systems according to the different constructive or regulation period in which the building is built. This analysis is also twofold: 1) Numerical modeling with computer simulations and 2) experimental data collection from existing housing in real conditions to check and refine the models to be tested. Thanks to the analyzing phase conclusions, an optimization strategy on the ventilation of the housing stock is set, based on two actions to take: 1) To introduce a mechanical exhaust and intake ventilation system with heat recovery that allows reducing energy demand, as improves the capacity of the system to dilute the pollutant load. This way, the environmental quality is improved. 2) To optimize the schedule of the system use, avoids waste of energy in no occupancy periods, relying ventilation during this time in a light infiltration ventilation, intended not to become large and not causing extra energy losses. Apart from applying the previous analyzing methodology to the optimization strategy, regarding energy demand and air quality, a ROI valorization is performed, based on the cost optimal methodology (delegated regulation EU244/2012). The main results from the thesis are: • To obtain a through diagnose regarding air quality and energy demand for the existing housing stock in Spain, unavoidable to reach a energy deep retrofitting scheme with no air quality worsening. • To obtain a marker to relate air quality and energy demand and evaluate adequateness of ventilation systems, for the new regulations to come. • To establish an optimization strategy to improve both air quality and energy demand, applying a compared valorization methodology to obtain the Return On Investment (ROI).