https://repository.unad.edu.co/handle/10596/13826 2026-07-07T00:59:31Z 2026-07-07T00:59:31Z https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82722 2026-06-30T14:17:50Z 2026-06-26T00:00:00Z

Optimización del sistema de gestión de seguridad y salud en el trabajo bajo la implementación del ciclo PHVA y auditoría interna en CEC Saballett SAS El presente informe tuvo como objetivo realizar una auditoría interna al Sistema de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo de la empresa CEC Saballett SAS, con el fin de evaluar el cumplimiento de la normatividad vigente e identificar oportunidades de mejora en la gestión preventiva. Para el desarrollo del proyecto se aplicaron herramientas como revisión documental, listas de chequeo, análisis de indicadores e identificación de peligros y riesgos, tomando como referencia el Decreto 1072 (2015) y la Resolución del Ministerio de Trabajo 0312 (2019). Los resultados permitieron identificar fortalezas y algunas debilidades relacionadas con auditoría interna, seguimiento de indicadores, vigilancia de la salud y control documental. Finalmente, se formularon acciones correctivas y un plan de mejora continua, alineado con el Ciclo PHVA, orientado al fortalecimiento del desempeño del SG-SST y la prevención de riesgos laborales. N/A

2026-06-26T00:00:00Z https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82644 2026-06-26T21:09:52Z 2026-06-23T00:00:00Z

Estudio documental de los estándares de validación algorítmica en radiología digital: Retos para la equidad en el diagnóstico automatizado La radiografía de tórax es una herramienta fundamental en el diagnóstico clínico debido a su accesibilidad y utilidad en la evaluación de patologías pulmonares y cardiovasculares. Su calidad depende de factores técnicos y de las características anatómicas del paciente, las cuales pueden variar entre diferentes grupos poblacionales. El presente estudio tuvo como objetivo analizar la relación entre la variabilidad anatómica según grupos étnicos y los posibles sesgos en algoritmos de inteligencia artificial aplicados a la interpretación de radiografías de tórax. Se empleó un enfoque cualitativo, de tipo documental y diseño descriptivo-analítico, basado en la revisión de literatura científica. Los resultados evidencian que las diferencias antropométricas influyen en la formación de la imagen radiográfica y pueden afectar el desempeño de los sistemas de inteligencia artificial. Asimismo, se identificó que la falta de representatividad de ciertos grupos poblacionales en los conjuntos de datos contribuye a la aparición de sesgos algorítmicos, lo que impacta la precisión diagnóstica. Se concluye que es necesario promover la inclusión de poblaciones diversas en las bases de datos médicas y desarrollar modelos de inteligencia artificial más equitativos, con el fin de mejorar la calidad del diagnóstico y garantizar la equidad en salud.

2026-06-23T00:00:00Z https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82637 2026-06-26T20:40:06Z 2026-06-11T00:00:00Z

Transferencia de sesgos y sesgo de automatización en radiología con inteligencia artificial El presente trabajo analiza el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el campo de la radiología, centrándose en dos problemáticas relevantes: la transferencia de sesgos y el sesgo de automatización. La incorporación de sistemas basados en inteligencia artificial ha permitido mejorar la eficiencia en el análisis de imágenes médicas, optimizar la detección temprana de patologías y apoyar los procesos de toma de decisiones clínicas. Sin embargo, su implementación también plantea desafíos relacionados con la calidad de los datos utilizados para entrenar los algoritmos y con la confianza que los profesionales pueden depositar en las recomendaciones generadas por estos sistemas. El objetivo de esta investigación es analizar cómo la transferencia de sesgos y el sesgo de automatización pueden influir en la práctica radiológica y afectar la precisión diagnóstica. Para ello, se desarrolló una investigación con enfoque cualitativo, de tipo descriptivo y documental, basada en la revisión de literatura científica relacionada con inteligencia artificial, radiología, sesgos algorítmicos y ética en salud. Los resultados evidencian que la transferencia de sesgos puede producirse cuando los algoritmos son entrenados con datos poco representativos o con errores, generando diferencias en el rendimiento diagnóstico entre diversos grupos poblacionales. Asimismo, el sesgo de automatización puede llevar a que los profesionales de la salud otorguen una confianza excesiva a las recomendaciones emitidas por los sistemas de inteligencia artificial, disminuyendo el análisis crítico y aumentando el riesgo de errores diagnósticos. Se concluye que la inteligencia artificial debe ser utilizada como una herramienta de apoyo clínico que complemente el juicio profesional del radiólogo. Palabras Clave: inteligencia artificial, radiología, transferencia de sesgos, sesgo de automatización, apoyo clínico, diagnóstico por imágenes.

2026-06-11T00:00:00Z https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82586 2026-06-26T15:11:44Z 2026-06-25T00:00:00Z

Diagnóstico estratégico, auditoría interna y mejora continua del sistema de gestión de seguridad y salud en el trabajo en la empresa Indumetal S.A.S. El presente proyecto integrador tuvo como finalidad evaluar y fortalecer el Sistema de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo (SG-SST) de la empresa Indumetal S.A.S., organización del sector metalmecánico clasificada en nivel de riesgo V. El trabajo se desarrolló mediante un ejercicio académico colaborativo orientado al análisis de las condiciones de seguridad y salud presentes en la organización y al cumplimiento de la normatividad colombiana vigente en SST. La metodología aplicada tuvo un enfoque descriptivo y evaluativo, apoyado en revisión documental, aplicación de listas de chequeo, análisis de indicadores y verificación de estándares mínimos establecidos en la Resolución 0312 de 2019, el Decreto 1072 de 2015, la GTC 45:2012 y la ISO 45001:2018. Asimismo, se realizó la identificación de peligros, evaluación de riesgos y análisis de las condiciones de salud y trabajo de los colaboradores. Los resultados evidenciaron un cumplimiento del 66% frente a los estándares mínimos del SG-SST. Entre las fortalezas identificadas se encuentran la existencia de política SST, asignación de recursos y estructura documental del sistema. Sin embargo, se detectaron oportunidades de mejora relacionadas con auditorías internas, vigilancia epidemiológica y fortalecimiento de programas de capacitación. A partir de los hallazgos obtenidos, se formuló un plan de mejoramiento orientado al fortalecimiento de la gestión preventiva, control de riesgos laborales y cumplimiento de los requisitos legales aplicables, promoviendo además el autocuidado, la participación de los trabajadores y la mejora continua dentro de la organización. Palabras clave: SG-SST, auditoría interna, riesgos laborales, sector metalmecánico, prevención de riesgos, mejora continua, ciclo PHVA.

2026-06-25T00:00:00Z