Aplicación de metodologías de minería de datos para la detención e interpretación de errores en sistemas DICOM y PACS en entornos de radiología digital

Abstract

El estudio analiza las metodologías de minera de datos aplicadas a la detección e interpretación de errores en sistemas DICOM y PACS en entornos de radiología digital. La investigación se desarrolla bajo un enfoque cualitativo, de tipo documental, con un diseño descriptivo-analítico y no experimental. La información se recopiló mediante la revisión sistemática de fuentes académicas, incluyendo artículos científicos, libros y documentos institucionales publicados entre 2020 y 2025. Los resultados evidencian que técnicas como árboles de discusión, clustering y redes neuronales permiten identificar patrones de error, mejorar la calidad de los datos y fortalecer el monitoreo predictivo en sistemas de salud. Asimismo, se identificó que los errores más frecuentes corresponden a inconsistencias en metadatos, fallas en la transmisión y problemas de interoperabilidad. Se concluye que la minería de datos construye una herramienta estratégica para la gestión tecnológica en radiología digital, contribuyendo a la optimización del flujo clínico y la mejora de la calidad diagnostica.