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    Optimización de parámetros de imagen basada en IA y aprendizaje automático

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    1125081881.pdf (565.8Kb)
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    Date
    2026-02-16
    Author
    Ospina Duarte, Jessica Andrea,
    Sánchez Moreno, Diana Marcela
    Sánchez Ruiz, Emily Liseth
    Bañol Grisales, Kevin Andrés
    Portillo García, Manuel Fernando
    Advisor
    Jamaica Guío, Edna Rocío

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Optimización de parámetros de imagen basada en IA y aprendizaje automático AU - Ospina Duarte, Jessica Andrea, AU - Sánchez Moreno, Diana Marcela AU - Sánchez Ruiz, Emily Liseth AU - Bañol Grisales, Kevin Andrés AU - Portillo García, Manuel Fernando Y1 - 2026-02-16 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/78782 AB - El presente proyecto aplicado tiene como objetivo optimizar los parámetros de adquisición de imagen en radiología mediante el uso de herramientas basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático, con el fin de mejorar la calidad diagnóstica y reducir la dosis de radiación al paciente. La investigación aborda la importancia de la implementación de tecnologías emergentes en los servicios de imágenes diagnósticas, permitiendo la estandarización de protocolos, la disminución de la variabilidad dependiente del operador y la optimización de los procesos en la práctica clínica. A partir de la revisión de literatura científica y del análisis del impacto de la IA en la radiología, se identifican los beneficios en términos de eficiencia, seguridad del paciente y apoyo en la toma de decisiones. Los resultados evidencian que la integración de estos sistemas contribuye al fortalecimiento de la calidad del servicio, al mejoramiento continuo de los procesos y al desarrollo tecnológico en el área de imágenes diagnósticas. ER - @misc{10596_78782, author = {Ospina Duarte Jessica Andrea and Sánchez Moreno Diana Marcela and Sánchez Ruiz Emily Liseth and Bañol Grisales Kevin Andrés and Portillo García Manuel Fernando}, title = {Optimización de parámetros de imagen basada en IA y aprendizaje automático}, year = {2026-02-16}, abstract = {El presente proyecto aplicado tiene como objetivo optimizar los parámetros de adquisición de imagen en radiología mediante el uso de herramientas basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático, con el fin de mejorar la calidad diagnóstica y reducir la dosis de radiación al paciente. La investigación aborda la importancia de la implementación de tecnologías emergentes en los servicios de imágenes diagnósticas, permitiendo la estandarización de protocolos, la disminución de la variabilidad dependiente del operador y la optimización de los procesos en la práctica clínica. A partir de la revisión de literatura científica y del análisis del impacto de la IA en la radiología, se identifican los beneficios en términos de eficiencia, seguridad del paciente y apoyo en la toma de decisiones. Los resultados evidencian que la integración de estos sistemas contribuye al fortalecimiento de la calidad del servicio, al mejoramiento continuo de los procesos y al desarrollo tecnológico en el área de imágenes diagnósticas.}, url = {https://repository.unad.edu.co/handle/10596/78782} }RT Generic T1 Optimización de parámetros de imagen basada en IA y aprendizaje automático A1 Ospina Duarte, Jessica Andrea, A1 Sánchez Moreno, Diana Marcela A1 Sánchez Ruiz, Emily Liseth A1 Bañol Grisales, Kevin Andrés A1 Portillo García, Manuel Fernando YR 2026-02-16 LK https://repository.unad.edu.co/handle/10596/78782 AB El presente proyecto aplicado tiene como objetivo optimizar los parámetros de adquisición de imagen en radiología mediante el uso de herramientas basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático, con el fin de mejorar la calidad diagnóstica y reducir la dosis de radiación al paciente. La investigación aborda la importancia de la implementación de tecnologías emergentes en los servicios de imágenes diagnósticas, permitiendo la estandarización de protocolos, la disminución de la variabilidad dependiente del operador y la optimización de los procesos en la práctica clínica. A partir de la revisión de literatura científica y del análisis del impacto de la IA en la radiología, se identifican los beneficios en términos de eficiencia, seguridad del paciente y apoyo en la toma de decisiones. Los resultados evidencian que la integración de estos sistemas contribuye al fortalecimiento de la calidad del servicio, al mejoramiento continuo de los procesos y al desarrollo tecnológico en el área de imágenes diagnósticas. OL Spanish (121)
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    Keywords
    Inteligencia Artificial Google Scholar
    Diagnóstico Médico Google Scholar
    Radiología Google Scholar
    Regional / Country coverage
    cead_-_palmira
    Metadata
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    PDF Document
    Description of the content
    El presente proyecto aplicado tiene como objetivo optimizar los parámetros de adquisición de imagen en radiología mediante el uso de herramientas basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático, con el fin de mejorar la calidad diagnóstica y reducir la dosis de radiación al paciente. La investigación aborda la importancia de la implementación de tecnologías emergentes en los servicios de imágenes diagnósticas, permitiendo la estandarización de protocolos, la disminución de la variabilidad dependiente del operador y la optimización de los procesos en la práctica clínica. A partir de la revisión de literatura científica y del análisis del impacto de la IA en la radiología, se identifican los beneficios en términos de eficiencia, seguridad del paciente y apoyo en la toma de decisiones. Los resultados evidencian que la integración de estos sistemas contribuye al fortalecimiento de la calidad del servicio, al mejoramiento continuo de los procesos y al desarrollo tecnológico en el área de imágenes diagnósticas.
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Diplomado de profundización para grado
    Content relationship
    Aprendizaje automático
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/78782
    Collections
    • Diplomado de Profundización en Control de la Calidad en Radiología Digital [137]
    Usage guidesNormativityGuidelines for the advisor work direcorGuidelines for the student who loads degree workAPA 7 Edition StandardsTips APA 7 Edition Standards

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