Diplomado de Profundización en Control de la Calidad en Radiología Digital: Recent submissions
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Imagen diagnóstica iInteligente: optimización, calidad y dosis
(2026-02-12)La optimización de los parámetros de imagen diagnóstica mediante Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML) representa un avance significativo en la reducción de dosis de radiación y la mejora de la calidad diagnóstica en tomografía computarizada (CT). Este estudio, de enfoque cualitativo, se fundamenta en un diseño retrospectivo y comparativo, evaluando la efectividad de algoritmos de Deep Learning ... -
Artefactos en imágenes radiológicas digitales: uso de redes neuronales profundas para la mejora de la calidad diagnóstica
(2026-02-05)La presente propuesta de investigación tiene como objetivo analizar el uso de redes neuronales profundas como una herramienta de apoyo en la detección y corrección automática de artefactos en imágenes médicas, buscando mejorar la calidad diagnóstica y disminuir la repetición innecesaria de estudios radiológicos. Este estudio se desarrolla bajo un enfoque cualitativo, descriptivo y documental, sustentado en la revisión ... -
Optimización automática de parámetros de adquisición en imágenes diagnósticas mediante algoritmos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AA)
(2026-02-01)El presente trabajo aborda la optimización de parámetros de imagen mediante inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático, con el objetivo de mejorar la calidad diagnóstica de las imágenes médicas y reducir la dosis de radiación en los pacientes. En la actualidad, la selección de parámetros técnicos, tales como el kilovoltaje, el miliamperaje o el tiempo de exposición, se basa en gran parte en las recomendaciones ... -
Tiempos críticos en radiología digital: un estudio sobre el impacto de las fallas de equipos en la eficiencia del servicio
(2026-01-03)La radiología digital se ha consolidado como una herramienta esencial para el diagnóstico médico, sin embargo, su eficacia depende directamente del adecuado funcionamiento y calibración de los equipos. Este estudio con enfoque documental analiza las fallas técnicas y los problemas ocasionados por la falta de calibración en los equipos de radiología que generan tiempos de inactividad y retrasos en la atención clínica. ... -
Sostenibilidad en imágenes radiológicas: una evaluación comparativa
(2025-12-22)Con este documento se pretende comparar la relación existente entre los costos de operación de las tecnologías radiológicas, específicamente, la tomografía computarizada (TC) y la resonancia magnética (RM) con la sostenibilidad, esta última, en términos de impacto ambiental debido al consumo energético. Se desarrolla mediante la revisión bibliográfica consultando las bases de datos científicas (PubMed, ScienceDirect y ... -
Evaluación comparativa de tecnologías de adquisición de imágenes desde una perspectiva de sostenibilidad en la región Caribe colombiana
(2025-12-10)La gestión tecnológica sostenible es un pilar fundamental para garantizar la calidad, la seguridad y la eficiencia en los servicios de diagnóstico por imágenes. En la región Caribe colombiana, los centros hospitalarios enfrentan desafíos significativos relacionados con el mantenimiento de equipos, el consumo energético, la gestión de residuos tecnológicos y la necesidad de una renovación oportuna de las tecnologías. ... -
Detección automática utilizando redes neuronales para identificar y corregir artefactos en imágenes médicas, mejorando la precisión diagnóstica
(2025-12-20)La presencia de artefactos en imágenes médicas, como las generadas por resonancia magnética (RM) y tomografía computarizada (TC), constituye un desafío para la precisión diagnóstica, al introducir distorsiones que pueden comprometer la interpretación clínica y la toma de decisiones. Estos artefactos pueden originarse por movimiento del paciente, fallos técnicos o interferencias externas, afectando directamente la calidad ... -
Inequidad en el acceso a la inteligencia artificial en radiología digital para poblaciones vulnerables
(2025-12-17)Esta investigación analiza la aplicación e impacto de la inteligencia artificial (IA) en la radiología digital, con énfasis en la inequidad en el acceso a esta tecnología en poblaciones vulnerables y zonas rurales de Colombia. Aunque la IA ofrece beneficios como mejora de la calidad de la imagen, optimización de parámetros técnicos y diagnósticos más precisos, su implementación es limitada en instituciones con ... -
Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AA) para la optimización de parámetros de imagen: análisis bibliográfico
(2025-12-18)La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) La IA y el aprendizaje automático han impulsado la automatización y personalización de los parámetros de adquisición en TC y RM, ajustándolos en tiempo real según el estudio y las características del paciente. Esta investigación analiza la eficacia de estos algoritmos para optimizar la calidad diagnóstica y reducir la exposición a radiación, en ... -
Evaluación de prototipos de software para la detección y corrección automática de artefactos de movimiento en tomografía de cráneo simple frente a métodos manuales de corrección en tomografía computarizada
(2025-12-16)La tomografía computarizada de cráneo simple es fundamental para el diagnóstico neurológico; sin embargo, la calidad de las imágenes puede verse comprometida por artefactos de movimiento generados por desplazamientos involuntarios del paciente. Estos artefactos disminuyen la nitidez diagnóstica y pueden provocar repeticiones del estudio, mayor exposición a radiación y retrasos en la atención. Tradicionalmente, su ... -
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 ...
