Browsing by Author "Guerra Alvarado, Alexis Abdiel (Director del Trabajo)"

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    La inteligencia artificial en el diagnóstico por tomografía de enfermedades pulmonares crónicas: Un estudio documental en latinoamérica, 2020 a 2025
    (2025-11-12) Buitrago Tang, Yadoel Yomar; Castro Cubilla, Nobeliz Alicia; Johnson Vaceannie, Shadei Sharine; López Gómez, Carolina Yissel; Guerra Alvarado, Alexis Abdiel (Director del Trabajo); Carrillo, Margot (Asesor metodológico)
    La presente investigación aborda la problemática de los padecimientos respiratorios crónicos, como principales causas de morbilidad y mortalidad en Latinoamérica. En esta perspectiva, la investigación ofreció la oportunidad de examinar tecnologías que ayudan a la identificación temprana de las enfermedades pulmonares. El diagnóstico temprano y preciso es un factor clave para mejorar los resultados clínicos y reducir la progresión de estas enfermedades. Tradicionalmente, dicho diagnóstico se realiza mediante métodos como la espirometría, radiografías de tórax y tomografías computarizadas (TC), los cuales requieren de la interpretación experta de profesionales médicos. Asimismo, la inteligencia artificial (IA) en el terreno de la medicina, está presente con la diagnosis sobre prevención de enfermedades, tratamientos e investigaciones médicas. El estudio presentó como objetivo analizar los cambios por la aplicación de la inteligencia artificial en los protocolos tomográficos para el diagnóstico de enfermedades pulmonares crónicas en Latinoamérica entre 2020 y 2025. Además, como objetivos específicos se propusieron describir los cambios y detallar los beneficios con el uso de la inteligencia artificial en los protocolos tomográficos en el diagnóstico de enfermedades pulmonares crónicas. La metodología aplicada fue un estudio de tipo documental, respaldada por información cualitativa de diversos estudios latinoamericanos de literatura científica, que han abordado el tema de la utilización de la IA en el pronóstico de padecimientos pulmonares crónicos, mediante el uso de la tomografía. El alcance de la investigación fue de tipo descriptivo y diseño no experimental. Abstract This research addresses the issue of chronic respiratory diseases as the leading causes of morbidity and mortality in Latin America. From this perspective, the research offered the opportunity to examine technologies that aid in the early detection of lung diseases. Early and accurate diagnosis is a key factor in improving clinical outcomes and slowing the progression of these diseases. Traditionally, this diagnosis is made using methods such as spirometry, chest X-rays, and computed tomography (CT) scans, which require expert interpretation by medical professionals. Likewise, artificial intelligence (AI) in the field of medicine is present in the diagnosis of disease prevention, treatments, and medical research. The study aims to analyze the changes resulting from the application of artificial intelligence in tomographic protocols for the diagnosis of chronic lung diseases in Latin America between 2020 and 2025. Additionally, the specific objectives were to describe the changes and detail the benefits of using artificial intelligence in tomographic protocols for the diagnosis of chronic lung diseases. The methodology applied was a documentary study, supported by qualitative information from various Latin American studies of scientific literature, which have addressed the issue of the use of AI in the prognosis of chronic pulmonary diseases, through the use of tomography. The scope of the research was descriptive and the design was non experimental