[ca] Els tres objectius principals en la teràpia en pacients amb trastorn mental són aconseguir una remissió simptomàtica, la recuperació social i reduir el risc de futures recaigudes. Poder estimar el risc que succeeixin aquests objectius serà, per tant, de màxima importància. I si bé, és important millorar els símptomes de l'episodi actual per tal d'aconseguir la remissió simptomàtica, és igualment important preveure el risc de recaiguda, ja que al voltant del 30% dels pacients amb un primer episodi psicòtic (PEP) recauran abans del primer any, i fins a un 80% ho faran abans de 5 anys. L'objectiu d'aquesta tesi ha estat crear I validar un model d'estimació del risc de recaiguda després d'un primer episodi psicòtic a partir de dades clíniques I de ressonància magnètica, usant dades de diferents centres de l'estat. La tesi està formada per dos articles: 1) en el primer es mostra la importància de controlar l'efecte potencial del centre en el moment d'avaluar el rendiment d'un model i es proporcionen formes sobre com fer-ho, i 2) en el segon s'explica el procés per a la creació del model, es facilita una eina per a aplicar-ho fàcil i es valida en una mostra de 227 pacients amb un primer brot psicòtic. Per a poder realitzar aquest objectiu, dins d'aquest treball s'han abordat primer dues qüestions metodològiques: a) com controlar el biaix potencial pel fet de tenir dades multicèntriques; i b) quines són les característiques de la ressonància magnètica cerebral estructural i el pre-processament òptim per tal d'aconseguir millors prediccions. Per tal de controlar l'efecte del centre en estimar el rendiment d'un model multicèntric: primer es demostra la importància que té controlar aquest efecte amb dades sintètiques i dades reals; a continuació es proposen dos mètodes per tal d'evitar la presència d'aquest biaix, i es detallen les característiques per tal d'escollir el que s'adapta millor a les dades. A més, es facilita una eina de fàcil ús per tal que es pugui controlar aquest efecte de forma fàcil. Respecte a aconseguir les característiques idònies de la ressonància magnètica cerebral estructural i el pre-processament òptim per a una millor predicció, s'han utilitzat dues bases de dades independents per tal de veure quines característiques ajuden a una millor rendiment dels models comparant diferents configuracions. Per a la creació de l'eina, s'han utilitzat tècniques d'Intel·ligència Artificial sobre dades de ressonància magnètica cerebral conjuntament amb dades clíniques per tal de detectar els pacients amb un risc alt de recaiguda després de patir un primer episodi psicòtic. Per a fer-ho es va crear un model utilitzant una cohort de 227 subjectes que havien patit un PEP. El model va ser capaç de detectar correctament els pacients en alt risc de recaiguda. Estadísticament vam detectar que els pacients classificats com a alt risc tenien un risc de recaiguda vora 5 vegades més alt que els classificats com a baix risc. Finalment, en aquesta tesi s'ha pogut demostrar que és possible estimar el risc de recaiguda dels pacients amb PEP utilitzant dades de ressonància magnètica cerebral estructural conjuntament amb dades clíniques, i que això funciona millor que utilitzant els dos conjunts per separat. I a més, s'han facilitat eines per a poder utilitzar les diferents metodologies exposades en la tesi de forma senzilla.

[en] The three main goals in therapy for patients with mental disorders are to achieve symptomatic remission, social recovery, and reduce the risk of future relapses. Estimating the risk of these goals being achieved will therefore be of utmost importance. And while it is important to improve the symptoms of the current episode to achieve symptomatic remission, it is equally important to predict the risk of relapse, as around 30% of patients with a first episode of psychosis (FEP) will relapse within the first year, and up to 80% will do so within five years. This thesis aims to create and validate a relapse risk estimation model for patients after a first episode of psychosis using clinical and magnetic resonance imaging data from different centers in Spain. The thesis consists of two articles: 1) the first one shows the importance of controlling the potential site effect when evaluating the performance of a model and provides ways to do so, and 2) the second one explains the process for creating the model, provides an easy-to-use tool for applying it, and validates it on a sample of 227 patients with an FEP. To achieve this goal, this work addresses two methodological issues: a) how to control the potential bias of having multicenter data; and b) what are the characteristics of structural brain magnetic resonance imaging and the optimal preprocessing to achieve better predictions. To control the center effect in estimating the performance of a multicenter model, first, the importance of controlling this effect with synthetic and real data is demonstrated; then, two methods are proposed to avoid the presence of this bias, and the characteristics are detailed to choose the one that best fits the data. Additionally, an easy-to-use tool is provided to control this effect easily. Regarding achieving the appropriate characteristics of structural brain magnetic resonance imaging and optimal preprocessing for better prediction, two independent databases were used to see which characteristics help to better performance of the models by comparing different configurations. For the creation of the tool, Artificial Intelligence techniques were used on brain magnetic resonance imaging data and clinical data to detect patients with a high risk of relapse after experiencing a first episode of psychosis. To do this, a model was created using a cohort of 227 subjects who had experienced an FEP. The model was able to detect patients at high risk of relapse correctly. Statistically, the model detected that patients classified as at high risk of relapse had almost five times higher risk than those classified as at low risk of relapse. Finally, in this thesis it has been demonstrated that it is possible to estimate the relapse risk of patients with an FEP using structural brain magnetic resonance data together with clinical data, and that this approach works better than using neuroimage or clinical data separately. And in addition, several tools have been provided to facilitate the use of the different methodologies presented in the thesis.