Optimización de parámetros de imagen basada en IA y aprendizaje automático
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Date
2026-02-05Author
Vásquez Muñoz, Danny Lorena
Puerta Mesa, Anyi Carolina
Hernández González, Darcy Yurani
Advisor
Jamaica Guio, Edna RocíoCitación
Bibliographic managers
Keywords
Regional / Country coverage
udr_-_CaliMetadata
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La importancia de la radiología en el diagnóstico médico se ha atribuido al descubrimiento de rayos x por Wilhelm Röntgen. A lo largo del tiempo, esta área ha evolucionado desde la radiología tradicional en placas hacia la radiología digital, lo que ha permitido una mejora en la calidad de las imágenes y una optimización de los procesos de atención. Sin embargo, todavía hay retos relacionados con la obtención de estudios de alta calidad con la mínima exposición a la radiación.
En este marco, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático marcan el comienzo de una nueva fase en la historia de la radiología. Estas innovaciones brindan la capacidad de ajustar de manera automática los parámetros de imagen, tomando en cuenta el tipo de estudio y las características del paciente, lo que ayuda a realizar diagnósticos más rápidos, seguros y precisos.
Este estudio, con un enfoque cualitativo y un diseño documental, evalúa la literatura reciente acerca del uso de inteligencia artificial en radiología digital. Los resultados demuestran que estas herramientas no solo elevan la calidad de los diagnósticos y disminuyen la exposición innecesaria, sino que también contribuyen a una gestión más eficiente de los servicios de salud.
Palabras clave: Radiología digital, Inteligencia artificial, Aprendizaje automático, Optimización de parámetros, Historia de la radiología























