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ilustraciones Hemos desarrollado un software que utiliza conceptos de redes complejas y el método de la matriz de riesgo para realizar análisis de riesgo en servicios de radioterapia. Además de medir la importancia de las barreras y proyectar la implementación de barreras faltantes según su robustez, el software permite el estudio de la dinámica en servicios o modelos sometidos a fallas y ataques en las barreras. Para definir la red de sucesos y barreras, utilizamos una red bipartita y pesada que consta de un grupo de nodos que representan los sucesos iniciadores y otro que representa las barreras, cuyas conexiones son ponderadas por la robustez de las barreras. Se crearon estas redes para los modelos de errores y fallos potenciales (FMEA) en radioterapia convencional (MARR) y con técnicas avanzadas (MARRTA), y se utilizó un algoritmo para determinar los riesgos a partir de estas redes. La definición de la red permitió estudiar la dinámica de los modelos y servicios reales cuando se someten a fallas o ataques en sus barreras, definiendo cuatro fases según la fracción de barreras que fallan o se atacan, donde cada fase corresponde al dominio global de un nivel de riesgo específico. Durante la implementación del software, se obtuvieron análisis de riesgo de los modelos MARR y MARRTA, y se comprobó que los resultados obtenidos coinciden con los reportados. También realizamos el análisis de un caso hipotético donde el nivel base de frecuencia de los iniciadores del modelo MARRTA se aumentó en un nivel, encontrando que existe una fase de dominio del nivel de riesgo muy alto cuando se generan fallas en el 99% de las barreras. Además, estudiamos tres servicios reales identificando que la implementación de barreras con una robustez normal resultó en una mayor disminución de riesgos en comparación con la implementación de las barreras con mayor robustez. (Texto tomado de la fuente) We have developed a software that uses complex network concepts and the risk matrix method to perform risk analysis in radiotherapy services. In addition to measuring the importance of barriers and projecting the implementation of missing barriers according to their robustness, the software allows the study of dynamics in services or models subjected to failures and attacks on barriers. To define the event and barrier network, we use a weighted bipartite network consisting of a group of nodes representing initiating events and another representing barriers, whose connections are weighted by the robustness of the barriers. We create these networks for potential error and failure modes (FMEA) in conventional radiotherapy (MARR) and with advanced techniques (MARRTA), and then use an algorithm to determine risks from these networks. The network definition allowed us to study the dynamics of real services and models when subjected to failures or attacks on their barriers, defining four phases according to the fraction of barriers that fail or are attacked, where each phase corresponds to the global domain of a specific risk level. During the software implementation, we obtained risk analyses of the MARR and MARRTA models, verifying that we obtain the same results as reported. We also conducted the analysis of a hypothetical case where the base frequency level of the MARRTA model initiators was increased by one level, finding that there is a phase of very high-risk level dominance when failures occur in 99% of the barriers. Additionally, we studied three real services identifying that the implementation of barriers with normal robustness resulted in a greater decrease in risks compared to the implementation of barriers with higher robustness. Maestría Magíster en Física Médica Análisis de riesgo en Radioterapia