https://repository.unad.edu.co/handle/10596/13826 Tue, 30 Jun 2026 02:53:34 GMT 2026-06-30T02:53:34Z http://repository.unad.edu.co:80/jspui/retrieve/0c6bd204-6e3f-4940-af9e-3a176236eb02/ https://repository.unad.edu.co/handle/10596/13826 https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82644 Title: Estudio documental de los estándares de validación algorítmica en radiología digital: Retos para la equidad en el diagnóstico automatizado Abstract: La radiografía de tórax es una herramienta fundamental en el diagnóstico clínico debido a su accesibilidad y utilidad en la evaluación de patologías pulmonares y cardiovasculares. Su calidad depende de factores técnicos y de las características anatómicas del paciente, las cuales pueden variar entre diferentes grupos poblacionales. El presente estudio tuvo como objetivo analizar la relación entre la variabilidad anatómica según grupos étnicos y los posibles sesgos en algoritmos de inteligencia artificial aplicados a la interpretación de radiografías de tórax. Se empleó un enfoque cualitativo, de tipo documental y diseño descriptivo-analítico, basado en la revisión de literatura científica. Los resultados evidencian que las diferencias antropométricas influyen en la formación de la imagen radiográfica y pueden afectar el desempeño de los sistemas de inteligencia artificial. Asimismo, se identificó que la falta de representatividad de ciertos grupos poblacionales en los conjuntos de datos contribuye a la aparición de sesgos algorítmicos, lo que impacta la precisión diagnóstica. Se concluye que es necesario promover la inclusión de poblaciones diversas en las bases de datos médicas y desarrollar modelos de inteligencia artificial más equitativos, con el fin de mejorar la calidad del diagnóstico y garantizar la equidad en salud. Tue, 23 Jun 2026 00:00:00 GMT https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82644 2026-06-23T00:00:00Z https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82637 Title: Transferencia de sesgos y sesgo de automatización en radiología con inteligencia artificial Abstract: El presente trabajo analiza el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el campo de la radiología, centrándose en dos problemáticas relevantes: la transferencia de sesgos y el sesgo de automatización. La incorporación de sistemas basados en inteligencia artificial ha permitido mejorar la eficiencia en el análisis de imágenes médicas, optimizar la detección temprana de patologías y apoyar los procesos de toma de decisiones clínicas. Sin embargo, su implementación también plantea desafíos relacionados con la calidad de los datos utilizados para entrenar los algoritmos y con la confianza que los profesionales pueden depositar en las recomendaciones generadas por estos sistemas. El objetivo de esta investigación es analizar cómo la transferencia de sesgos y el sesgo de automatización pueden influir en la práctica radiológica y afectar la precisión diagnóstica. Para ello, se desarrolló una investigación con enfoque cualitativo, de tipo descriptivo y documental, basada en la revisión de literatura científica relacionada con inteligencia artificial, radiología, sesgos algorítmicos y ética en salud. Los resultados evidencian que la transferencia de sesgos puede producirse cuando los algoritmos son entrenados con datos poco representativos o con errores, generando diferencias en el rendimiento diagnóstico entre diversos grupos poblacionales. Asimismo, el sesgo de automatización puede llevar a que los profesionales de la salud otorguen una confianza excesiva a las recomendaciones emitidas por los sistemas de inteligencia artificial, disminuyendo el análisis crítico y aumentando el riesgo de errores diagnósticos. Se concluye que la inteligencia artificial debe ser utilizada como una herramienta de apoyo clínico que complemente el juicio profesional del radiólogo. Palabras Clave: inteligencia artificial, radiología, transferencia de sesgos, sesgo de automatización, apoyo clínico, diagnóstico por imágenes. Thu, 11 Jun 2026 00:00:00 GMT https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82637 2026-06-11T00:00:00Z https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82586 Title: Diagnóstico estratégico, auditoría interna y mejora continua del sistema de gestión de seguridad y salud en el trabajo en la empresa Indumetal S.A.S. Abstract: El presente proyecto integrador tuvo como finalidad evaluar y fortalecer el Sistema de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo (SG-SST) de la empresa Indumetal S.A.S., organización del sector metalmecánico clasificada en nivel de riesgo V. El trabajo se desarrolló mediante un ejercicio académico colaborativo orientado al análisis de las condiciones de seguridad y salud presentes en la organización y al cumplimiento de la normatividad colombiana vigente en SST. La metodología aplicada tuvo un enfoque descriptivo y evaluativo, apoyado en revisión documental, aplicación de listas de chequeo, análisis de indicadores y verificación de estándares mínimos establecidos en la Resolución 0312 de 2019, el Decreto 1072 de 2015, la GTC 45:2012 y la ISO 45001:2018. Asimismo, se realizó la identificación de peligros, evaluación de riesgos y análisis de las condiciones de salud y trabajo de los colaboradores. Los resultados evidenciaron un cumplimiento del 66% frente a los estándares mínimos del SG-SST. Entre las fortalezas identificadas se encuentran la existencia de política SST, asignación de recursos y estructura documental del sistema. Sin embargo, se detectaron oportunidades de mejora relacionadas con auditorías internas, vigilancia epidemiológica y fortalecimiento de programas de capacitación. A partir de los hallazgos obtenidos, se formuló un plan de mejoramiento orientado al fortalecimiento de la gestión preventiva, control de riesgos laborales y cumplimiento de los requisitos legales aplicables, promoviendo además el autocuidado, la participación de los trabajadores y la mejora continua dentro de la organización. Palabras clave: SG-SST, auditoría interna, riesgos laborales, sector metalmecánico, prevención de riesgos, mejora continua, ciclo PHVA. Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 GMT https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82586 2026-06-25T00:00:00Z https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82544 Title: Diseño y fortalecimiento del sistema de gestión de seguridad y salud en el trabajo para Velasco Moreno S.A.S Abstract: El presente informe técnico expone el desarrollo de la auditoría interna del Sistema de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo (SG-SST) para la empresa VELASCO MORENO S.A.S. El objetivo principal es evaluar el cumplimiento de los estándares mínimos legales vigentes y la eficacia de las medidas de control frente a los peligros biomecánicos, mecánicos y locativos, proyectando acciones correctivas orientadas a la mejora continua y el bienestar integral de la población trabajadora. La metodología se fundamentó en la etapa de verificación del ciclo PHVA, bajo los lineamientos del Decreto 1072 de 2015 y la Resolución 0312 de 2019. Se recolectó información a través del perfil sociodemográfico de los nueve colaboradores, el diagnóstico médico legal de enero de 2026 y la valoración de riesgos mediante la GTC 45:2012, contrastando estos datos con los planes de acción estratégicos del sistema de gestión. Los resultados técnicos evidencian una población laboral madura, con un 88.8 % mayor de 38 años, yalertas críticas de salud que incluyen seis casos de malnutrición, secuelas de trauma en dedos y restricciones por hernia umbilical e hipertensión. Como conclusión general, se identificó la necesidad urgente de rediseñar las jornadas laborales de 54 horas semanales para mitigar el riesgo por fatiga acumulada, implementar un sistema de vigilancia epidemiológica integral y adecuar controles de ingeniería en maquinaria maderas, garantizando así la excelencia operativa y el cumplimiento legal Description: Fotos y links Wed, 03 Jun 2026 00:00:00 GMT https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82544 2026-06-03T00:00:00Z