Licenciatura en Radiología e Imágenes Diagnósticas

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    Inteligencia artificial en la tomografía computarizada para el diagnóstico temprano del cáncer de pulmón, revisión bibliográfica-2024.
    (2025-05-09) Rosales Tocamo, Naiper Junior; Smith Jiménez, Katherine Itzel; Herman Perea, Jason Fabian; Bustamante Vargas, Jacinto (Director del trabajo); Gutiérrez Zehr, Johana (Asesor metodológico)
    La inteligencia artificial (IA) en la radiología tomográfica computarizada (TC) para el diagnóstico temprano del cáncer de pulmón, se refiere al uso de algoritmos y sistemas computarizados avanzados, para analizar imágenes médicas y ayudar a los radiólogos en la detección, clasificación y seguimiento de lesiones pulmonares sospechosas. El estudio se llevó a cabo con fines de describir el beneficio de la inteligencia artificial, en la radiología tomográfica computarizada para el diagnóstico temprano del cáncer de pulmón, bajo revisión bibliográfica en el año 2024. En este contexto, la investigación se fundamenta en un estudio basado en revisión documental, representada inicialmente por 40 documentos entre artículos, libros y memorias de eventos disponibles en bases de datos de acceso público en internet y en la Universidad de Santander. Tras un proceso de cribado cuidadoso, se seleccionaron 20 documentos que, tras un análisis detallado, fueron identificados como las fuentes de información más pertinentes para el estudio. En ese sentido, el instrumento de diagnóstico fue la matriz bibliográfica. Partiendo de esta premisa, la investigación concluyó que los sistemas de IA en radiología tomográfica computarizada, han alcanzado niveles de especificidad comparables a los de los radiólogos experimentados, lo que confirma su eficacia y fiabilidad; por su parte, la implementación de la IA en la detección de cáncer de pulmón, ha permitido un diagnóstico más precoz, aumentando las posibilidades de tratamiento exitoso y mejora de la supervivencia del paciente. Abstract Artificial intelligence (AI) in computed tomographic (CT) radiology for the early diagnosis of lung cancer refers to the use of advanced computerized algorithms and systems to analyze medical images and assist radiologists in the detection, classification and monitoring of suspicious lung lesions. The study was carried out with the aim of describing the benefit of artificial intelligence in computed tomographic radiology for the early diagnosis of lung cancer under bibliographic review in 2024. In this context, the research is based on a study based on a documentary review, initially represented by 40 documents including articles, books and event proceedings available in publicly accessible databases on the Internet and at the University of Santander. After a careful screening process, 20 documents were selected which, after a detailed analysis, were identified as the most relevant sources of information for the study. In this sense, the diagnostic instrument was the bibliographic matrix. Based on this premise, the research concluded that AI systems in computed tomographic radiology have reached specificity levels comparable to those of experienced radiologists, confirming their effectiveness and reliability; for its part, the implementation of AI in the detection of lung cancer has allowed for earlier diagnosis, increasing the chances of successful treatment and improving patient survival
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    Situación de la población afectada por cáncer de pulmón registradas en el Instituto Oncológico Nacional, Panamá 2010 - 2020
    (2024-05-30) Flores Barragán, Rubiela Itzel; García González, Leidy Loided del Carmen; Marengo Bermúdez, Marco Melkicedeth; Alveo González, Alexis Concepción (Director del trabajo); Santamaría Sanjur, José (Asesor metodológico)
    Esta investigación se llevó a cabo con el objetivo de mostrar cuál es la situación de la población afectada por el cáncer pulmonar en el Instituto Oncológico Nacional (ION) en el periodo 2010-2020, evaluando cuál era la condición de casos de morbilidad y mortalidad de cáncer de pulmón registrados en la institución. A su vez para demostrar como los estudios radiológicos son de utilidad al momento de dar el diagnóstico de la enfermedad con el propósito de ayudar a crear nuevas estrategias para prevenir el cáncer de pulmón y ayudar a quienes ya lo padecen. El estudio se basa en una investigación de tipo no experimental, de corte longitudinal, basada en información histórica. En cuanto a la población, se utilizó un registro de dos mil cincuenta y ocho (2058) pacientes con cáncer de pulmón registrados en pacientes del ION durante el periodo de los once años. La muestra está formada por la totalidad de la población, pacientes masculinos y femeninos diagnosticados con cáncer de pulmón en el Instituto Oncológico Nacional (ION), en un periodo de once años (2010-2020). El tamaño de la población es finita, dos mil cincuenta y ocho (2,058) pacientes diagnosticados con cáncer de pulmón según la base de datos del Instituto Oncológico Nacional (ION) en un periodo de once años (2010-2020), de los cuales fallecieron 562 pacientes. El instrumento de medición para esta investigación fue la información obtenida de la base de datos del Instituto Oncológico Nacional (ION) en un periodo de once años (2010-2020). El estudio se apoyará a través de estadísticas, en donde se recurrirá a la tabulación de gráficas y análisis para procesar la información obtenida, lo cual conllevará a los resultados de la investigación. Partiendo de esta premisa, se concluyó que sí hay una relación con el paso con el tiempo y existe una diferencia de casos dependiendo de las clases de edad y el sexo de los pacientes. Abstract This research was carried out with the aim of showing the situation of the population affected by lung cancer at the National Oncology Institute (ION) in the period 2010-2020, evaluating the condition of lung cancer morbidity and mortality cases registered in patients treated at the institution. At the same time, to demonstrate how radiological studies are useful when diagnosing the disease in order to help create new strategies to prevent lung cancer and help those who already suffer from it. The study is based on non-experimental, longitudinal research based on historical information. Regarding the population, a registry of two thousand fifty-eight (2058) lung cancer patients registered in ION patients during the eleven-year period was used. The sample is made up of the entire population, male and female patients diagnosed with lung cancer at the National Oncology Institute (ION), over a period of eleven years (2010-2020). The size of the population is finite, 2058 patients diagnosed with lung cancer according to the database of the National Oncology Institute in a period of eleven years (2010-2020), of which 562 patients died. For this research, information obtained from the database of the National Oncology Institute over a period of eleven years (2010-2020) was used. The study will be supported through statistics, where tabulation, graphing and analysis will be used to obtain and process the information obtained, which will lead to the results of the research. Based on this premise, it was concluded that there is a relationship with the passage of time and there is a difference in cases depending on age classes and male and female patients.