Diplomado de Profundización en Control de la Calidad en Radiología Digital: Recent submissions
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Radiografía sostenible: comparando huella ambiental entre CR y DR
(2025-12-15)El presente estudio analiza el impacto ambiental y la eficiencia energética de las tecnologías de Radiografía Computarizada (CR) y Radiografía Digital Directa (DR), con el propósito de identificar alternativas que favorezcan la sostenibilidad en los servicios de imagenología. A través de un enfoque cualitativo, con apoyo de datos cuantitativos y un diseño no experimental de corte transversal, se realizará una medición ... -
Internet de las Cosas (IoT) y los sistemas interconectados para mejorar la seguridad del paciente, a través de la monitorización continua y la automatización de alertas en tiempo real
(2025-12-15)Este estudio analiza cómo el Internet de las Cosas (IoT) potencia la seguridad del paciente en servicios de diagnóstico por imágenes. Mediante una revisión sistemática de literatura, se examinó la evidencia que demuestra cómo la interconexión de dispositivos médicos optimiza los procesos diagnósticos, facilita la detección temprana de riesgos y reduce eventos adversos a través de alertas automáticas en tiempo real. Los ... -
Evaluación comparativa bajo criterios de sostenibilidad: tecnologías de adquisición de imágenes desde el punto de vista técnico, impacto ambiental, costos operativos y consumo de energía
(2025-12-15)En el marco de la sostenibilidad y los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), el sector salud enfrenta el desafío de incorporar criterios ambientales, energéticos y económicos en la gestión de tecnologías médicas. La imagenología diagnóstica, como tomografía computarizada, resonancia magnética, rayos X digitales y ecografía, es esencial para la práctica clínica, pero conlleva elevado consumo energético, costos ... -
Internet de las cosas (IoT) y sistemas interconectados para mejorar la seguridad del paciente y la automatización de alertas en tiempo real, con integración de IA aplicada a la monitorización continua y al análisis de imágenes médicas
(2025-12-13)La identificación temprana del deterioro clínico es clave para mejorar la seguridad del paciente y la calidad del cuidado en entornos hospitalarios. No obstante, la falta de monitorización continua y de integración entre dispositivos limita la capacidad de respuesta ante eventos críticos. En este contexto, tecnologías emergentes como el Internet de las Cosas (IoT) y la Inteligencia Artificial (IA) ofrecen soluciones ... -
Impacto clínico de la Inteligencia Artificial Explicable (XAI) en la optimización y calidad de las imágenes por resonancia magnética: una revisión documental
(2025-12-11)El desarrollo y la integración de algoritmos de inteligencia artificial (IA), especialmente los basados en redes neuronales profundas, han transformado el diagnóstico por imágenes en la resonancia magnética (RM) y la tomografía computarizada (TC). Estos algoritmos permiten una mejora significativa en la calidad de imagen mediante la corrección automática de artefactos, la optimización de la resolución espacial y la ... -
La inteligencia artificial (IA) aplicada en la radiología para la detección temprana de patologías
(2025-12-13)En la medicina actual vemos como la radiología es utilizada no solamente para el diagnóstico de diversas enfermedades si no también, para el tratamiento de estas, la incorporación de la IA en esta rama se ha evidenciado su aplicación en la TC incorporando algoritmos de aprendizaje automático y profundo para analizar imágenes médicas, esta aplicación se observa en los sistemas CAD que resaltan automáticamente las regiones ... -
Detección y corrección automática de artefactos en imágenes médicas utilizando redes neuronales para identificar y mejorar la precisión diagnóstica
(2025-12-01)La calidad de las imágenes médicas es fundamental para obtener diagnósticos precisos, pero los artefactos y fallos técnicos continúan siendo un desafío, especialmente en instituciones con limitaciones tecnológicas. Ante esta problemática, las herramientas basadas en inteligencia artificial, en particular las redes neuronales convolucionales (CNNs), han demostrado gran potencial para mejorar imágenes, identificar ... -
IA y Machine Learning para la optimización de parámetros de imagen en radiología: revisión sistemática
(2025-12-11)El uso de algoritmos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en la adquisición de imágenes médicas constituye un avance crucial para mejorar los procesos de captura, procesamiento y análisis dentro de la imagenología. Estas tecnologías permiten ajustar de manera automática parámetros técnicos como la resolución espacial, el tiempo de exposición, la dosis de radiación, el contraste y la frecuencia ... -
Optimización de parámetros de imagen basada en IA y aprendizaje automático
(2025-12-10)Este proyecto tiene como objetivo realizar un análisis sobre un modelo conceptual basado en inteligencia artificial y aprendizaje automático para optimizar automáticamente los parámetros de exposición en radiología digital. Se realiza una revisión sistemática de literatura científica reciente (2018–2025) y un análisis documental para identificar el estado actual, las limitaciones de los métodos tradicionales y el ... -
Deficiencia del control en la imagen diagnostica producida por equipos fijos de rayos X convencional en el departamento del Meta
(2025-12-02)Contando con la experiencia del grupo laboral y el grupo investigador se logró llevar el estudio frente a los rayos X presentan ciertas características significativas en comparación con otras técnicas utilizadas en medicina: por un lado, su generación de manera artificial mediante un tubo de rayos X; por otro, se trata de radiaciones ionizantes, por lo que se debe prestar especial atención a los procesos que causan ... -
Redes neuronales convolucionales en la mejora de la calidad de imagen en tomografía computarizada: modelos U-Net y GAN aplicados a la reconstrucción y reducción de artefactos
(2025-11-21)La presente investigación analiza el uso de redes neuronales convolucionales (CNN), en particular los modelos U-Net y GAN, en la reducción de artefactos y mejora de la calidad de imagen en tomografía computarizada (TC). Este surge ante la limitación diagnóstica provocada por artefactos generados por objetos metálicos, movimientos del paciente y deficiencias en los algoritmos de reconstrucción. Se adopta un enfoque ... -
Aumento de las acciones correctivas en los equipos de radiología convencional por falta mantenimiento preventivo
(2025-06-17)Este Trabajo Investigativo presenta una revisión bibliográfica que documenta la influencia del mantenimiento preventivo y correctivo en la calidad de las imágenes, por ello plantea la importancia del correcto mantenimiento de los equipos para la obtención de imágenes de diagnóstico en el área de salud de las instituciones; a pesar de las mejoras que con la tecnología se han producido en la calidad y precisión del ... -
El internet de las cosas (IoT) una solución orientada a transformar la conectividad y eficiencia en los centros de imagenología de Colombia
(2025-05-29)Esta investigación examina la función del Internet de las Cosas (IoT) como herramienta tecnológica para mejorar la conectividad, la eficacia y la calidad de los servicios de imagen médica en Colombia. En un entorno donde muchos centros de radiología lidian con problemas de infraestructura, retrasos en la transmisión de imágenes y deficiencias en el almacenamiento de información, el IoT se presenta como una solución ... -
Huella de carbono y su eficiencia energética en radiología convencional (CR-DR)
(2025-05-30)La sustitución de tecnologías en los servicios de radiología en centros de atención en salud (hospitales o clínicas) ha mejorado significativamente la capacidad diagnostica; sin embargo, estos avances también han generado preocupaciones relevantes en torno a su impacto ambiental. Analizando comparativamente las tecnologías de adquisición de imágenes médicas (CR y DR), no se limita únicamente a sus características ... -
Limitaciones en la mejora de calidad de imágenes en tomografía computarizada (TC) Y resonancia magnética (RM) por la subutilización de algoritmos de optimización basados en inteligencia artificial (IA)
(2025-05-28)La inteligencia artificial (IA) ha transformado significativamente el campo de la imagenología médica, especialmente en modalidades como la tomografía computarizada (TC) y la resonancia magnética (RM). Esta investigación, de tipo documental y enfoque cualitativo, analiza las causas y consecuencias de la limitada efectividad en la calidad de imagen, atribuida a la ineficiente aplicación de algoritmos de optimización ... -
Evaluación comparativa bajo criterios de sostenibilidad (Tecnologías de adquisición de imágenes no solo desde el punto de vista técnico, sino también considerando su impacto ambiental, costos operativos y consumo de energía)
(2025-05-27)En los últimos años, las tecnologías de adquisición de imágenes han avanzado significativamente, con aplicaciones que abarcan desde la medicina hasta la investigación científica, pasando por la seguridad, la agricultura de precisión y la observación de la Tierra. Sin embargo, a pesar de sus avances técnicos, estas tecnologías a menudo no son evaluadas en términos de sostenibilidad. El impacto ambiental derivado de la ... -
Contribuciones de la IA (Inteligencia artificial) en la mejora de la calidad de imagen en resonancia magnética (RM)
(2025-05-27)La tecnología de imágenes diagnosticas en Resonancia Magnética (RM) es una herramienta diagnóstica esencial y muy usada en la medicina moderna, especialmente por la capacidad de obtener imágenes detallades de tejidos blandos y diferentes estructuras del cuerpo, esto sin exponer a radiaciones ionizantes al paciente. Sin embargo, existen diversos factoras que a nivel técnico como es el caso del ruido. el movimiento, ... -
Inteligencia artificial para la optimización de parámetros de RM en Esclerosis Múltiple: impacto en diagnóstico y seguimiento
(2025-05-26)Esta investigación se centra en la aplicación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (AA) para optimizar los parámetros de imagen en resonancia magnética (RM), con el objetivo de mejorar el diagnóstico y seguimiento de la esclerosis múltiple (EM), una enfermedad neurodegenerativa crónica caracterizada por su marcada heterogeneidad clínica y morfológica. Dado que la RM es la principal herramienta para ... -
Internet de las cosas (loT) y los sistemas interconectados para mejorar la seguridad del paciente, a través de la monitorización continua y la automatización de alertas en tiempo real
(2025-05-25)La presente investigación examina el papel del Internet de las Cosas (IoT) como herramienta fundamental para mejorar la seguridad del paciente en el campo de la radiología médica. A través de una revisión bibliográfica sistemática y exhaustiva, con enfoque descriptivo y exploratorio, se analizan estudios y casos aplicados que permiten comprender cómo los dispositivos interconectados pueden optimizar los procedimientos ... -
Principales desafíos en el avance tecnológico del sistema de radiación en los hospitales de Colombia en los años 2020 a 2024
(2025-05-25)El presente trabajo analiza los principales desafíos enfrentados por el sistema hospitalario colombiano en la implementación y desarrollo de tecnologías avanzadas de radiación durante el periodo 2020-2024, en el contexto de la pandemia por COVID-19. Mediante una revisión documental y descriptiva, se identifican avances significativos como la integración de equipos de rayos X digitales, tomografía computarizada de última ...
