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dc.contributor.advisorPérez Murillas, Javier Alberto
dc.coverage.spatialudr_-_Cali
dc.creatorMedina Rosero, Ariana
dc.creatorCubillos Roque, Derly Alexandra
dc.creatorVillota Torres, Lina Vanessa
dc.creatorBotero Ramírez, Margarita María
dc.creatorSalazar Méndez, María José
dc.date.accessioned2025-12-23T16:53:15Z
dc.date.available2025-12-23T16:53:15Z
dc.date.created2025-12-17
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/77904
dc.description.abstractEsta 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 escasa infraestructura y bajos recursos. El estudio, de enfoque cualitativo y diseño documental, identifica las barreras económicas, tecnológicas y formativas que amplían la desigualdad en salud. Asimismo, reflexiona sobre la necesidad de políticas públicas, programas de capacitación y estrategias de inclusión tecnológica para garantizar una radiología más equitativa y sostenible
dc.formatpdf
dc.titleInequidad en el acceso a la inteligencia artificial en radiología digital para poblaciones vulnerables
dc.typeDiplomado de profundización para grado
dc.subject.keywordsComunidad
dc.subject.keywordsHerramientas Digitales
dc.subject.keywordsInteligencia Artificial
dc.subject.keywordsRadiología
dc.description.abstractenglishThis research examines the application and impact of Artificial Intelligence (AI) in digital radiology, focusing on the inequality in access to these technologies among vulnerable and rural populations in Colombia. Although AI offers significant advantages such as enhanced image quality, optimized technical parameters, and more reliable diagnoses, its implementation remains limited in health institutions with reduced resources and poor infrastructure. Using a qualitative approach and documentary design, the study identifies economic, technological, and educational barriers that widen health inequalities. It also highlights the need for public policies, training programs, and technological inclusion strategies to ensure fair and sustainable access to AI in medical imaging.
Appears in Collections:Diplomado de Profundización en Control de la Calidad en Radiología Digital

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