Licenciatura en Radiología e Imágenes Diagnósticas

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Author: search.filters.author.Gutiérrez Zehr, Johana (Asesor metodológico)Subject: search.filters.subject.radiología

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    Descripción del rol del licenciado en radiología e imágenes diagnósticas en hemodinámica, 2025
    (2025-06-24) González Solís, Maria Gabriela; Meneses, Nataly Nicole; Domínguez Cedeño, Yerischell Yubilí; González Cano Alcibiades (Director del trabajo); Gutiérrez Zehr, Johana (Asesor metodológico)
    El trabajo de investigación titulado ¨ Descripción del rol del licenciado en radiología e imágenes diagnósticas en hemodinámica, 2025¨ tiene como objetivo describir el rol del licenciado en radiología e imágenes diagnósticas en hemodinámica, con la finalidad de brindarle a futuros licenciados de radiología e imágenes diagnósticas una herramienta para el conocimiento mas profundos de las labores dentro de la sala de hemodinámica y el correcto funcionamiento de los equipos. La investigación surge ante la creciente demanda de procedimientos mínimamente invasivos y el avance de las técnicas intervencionistas en el campo médico, lo que ha elevado la importancia del personal técnico capacitado en hemodinámica. En particular, se reconoce que, la figura del licenciado en radiología e imágenes diagnósticas es esencial en estos procedimientos, en supervisión de procedimientos diagnósticos y terapéuticos para tratar trastornos cardiovasculares. La metodología se basó en una revisión documental, que fundamenta la descripción de referentes teóricos que orienten el proceso de recolección de información relevante. Para ello, se utilizaron diversas fuentes y bases de datos académicas especializadas, donde se extrajeron artículos, documentos y textos que sirvierón de base para cumplir con nuestro objetivo general. El estudio se fundamenta en investigaciones previas que destacan la importancia del rol del licenciado de radiología e imágenes diagnosticas en el área de hemodinamica. Se mencionan modelos relevantes como Google Scholar, ScienceDirect y Scielo, que brindan dimensiones claves como confiabilidad y seguridad en cuanto a la información que nos brindan. Abstract The research work entitled "Description of the Role of the Licensed Radiology and Diagnostic Imaging Professional in Hemodynamics, 2025" aims to describe the Role of the Licensed Radiology and Diagnostic Imaging Professional in Hemodynamics. The research arises due to the growing demand for minimally invasive procedures and the advancement of interventional techniques in the medical field, which has elevated the importance of technically trained personnel in Hemodynamics. In particular, it is recognized that the figure of the Licensed Radiology and Diagnostic Imaging Professional is essential in these procedures, in the supervision of diagnostic and therapeutic procedures to treat cardiovascular disorders. The methodology was based on a Documentary Review, which supports the description of theoretical references that guide the process of collecting relevant information. For this, various specialized academic sources and databases were used, from which articles, documents, and texts were extracted that served as the basis to fulfill our general objective. The study is based on previous research that highlights the importance of the role of the licensed radiology and diagnostic imaging professional in the area of hemodynamics. Relevant models such as Google Scholar, ScienceDirect, and Scielo are mentioned, which provide key dimensions such as reliability and safety regarding the information they provide us.
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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