Licenciatura en Radiología e Imágenes Diagnósticas

Permanent URI for this collectionhttp://192.168.0.83:4000/handle/123456789/31

Browse

Filters

2024 - 20252

Settings

Subject: search.filters.subject.diagnóstico

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    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
  • No Thumbnail Available
    Item
    Densitometría ósea en diagnóstico y seguimiento de osteoporosis, pacientes femeninas, Clínica Hospital San Fernando, enero de 2022 a julio de 2023
    (2024-05-07) Bernal, Mónica Del C.; Castillo, Miguel A.; Chong, Cecilia Y.; De Hoyos, Angelli Del C.; Rojas, Dayana A.; Berbey P., Jorge L. (Director del trabajo) ; Santamaria Sanjur, José (Asesor metodológico); Berbey P., Jorge L. (Director del trabajo) Santamaria Sanjur, José (Asesor metodológico)
    La osteoporosis es una enfermedad ósea prevalente que afecta principalmente a mujeres de 60 a 65 años, caracterizada por una disminución en la densidad mineral ósea y un aumento en el riesgo de fracturas. La importancia de los factores de riesgo en su desarrollo ha sido destacada por estudios previos, resaltando su papel crucial como desencadenantes de la enfermedad. La densitometría ósea se ha posicionado como una herramienta fundamental para el diagnóstico y seguimiento de la osteoporosis; y este estudio evalúa la densidad mineral ósea en sitios de alto riesgo de fracturas como la columna vertebral y los cuellos femorales, proporciona a los médicos información para la toma de decisiones informadas sobre el tratamiento y la prevención de fracturas. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), la densitometría ósea es la única técnica aceptada para este propósito, que utiliza radiación ionizante en dosis bajas para calcular la densidad mineral ósea. El crecimiento en el número de mujeres afectadas por osteoporosis en el rango de edad de 60 a 65 años presenta un desafío significativo. Esta "epidemia silenciosa" se desarrolla sin síntomas evidentes hasta que ocurre una fractura, lo que conlleva a un deterioro importante de la calidad de vida y un aumento en la morbimortalidad en este grupo de edad. La investigación llevada a cabo en la Clínica Hospital San Fernando tuvo como objetivo general explicar la importancia de la densitometría en el diagnóstico y seguimiento de la osteoporosis en mujeres de 60 a 65 años. Utilizando un enfoque no experimental longitudinal de nivel analítico, se recopilaron datos de 91 registros de estudios de densitometría ósea realizados en pacientes femeninas en el período de enero de 2022 a julio de 2023. Los hallazgos detectados mediante la investigación destacan la alta prevalencia de osteoporosis en mujeres de 60 a 65 años, que resaltan la importancia de la densitometría ósea como método diagnóstico. Abstract Osteoporosis, a form of bone disease, is a common bone illness that typically occurs in women aged 60 to 65 and is characterized by loss of bone mineral density and an increase in the chance of bone fractures. The pathogenetic role of risk factors in the production of this disease, which previous work has studied in greater depth, has an etiopathogenetic value. Bone densitometry has only recently become one of the crucial strategies for diagnosing and assessing osteoporosis. This study measured BMD in numerous investigated sites at high risk of fractures, such as spine and femoral necks. It aids doctors in determining whether to treat patients with this condition and how to prevent fractures. In the medical community, the sole method is bone densitometry recognized by the World Health Organization; low-dose ionizing radiation measures bone density. One of the most critical challenges is the increase in the number of women developing osteoporosis in the 60 to 65 age range. The so-called “silent epidemic” develops without clinical manifestations until a fracture occurs, greatly reducing the quality of life and morbidity and mortality in this age group. The research conducted at San Fernando Hospital was designed to demonstrate the importance of densitometry in the diagnosis and monitoring of female osteoporosis in the age group from 60 to 65. Overall, a non-experimental longitudinal analytical design was chosen to analyze the data, and 91 records conducting bone densitometry studies in female patients were reviewed for the period from January 2022 to July 2023. The summary of the major findings enables formulating the following conclusions.