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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/78782| Title: | Optimización de parámetros de imagen basada en IA y aprendizaje automático |
| metadata.dc.creator: | Ospina Duarte, Jessica Andrea, Sánchez Moreno, Diana Marcela Sánchez Ruiz, Emily Liseth Bañol Grisales, Kevin Andrés Portillo García, Manuel Fernando |
| metadata.dc.date.created: | 2026-02-16 |
| metadata.dc.subject.keywords: | Inteligencia Artificial Diagnóstico Médico Radiología |
| metadata.dc.format.*: | |
| metadata.dc.type: | Diplomado de profundización para grado |
| 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. |
| URI: | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/78782 |
| metadata.dc.subject.category: | Aprendizaje automático |
| metadata.dc.coverage.spatial: | cead_-_palmira |
| Appears in Collections: | Diplomado de Profundización en Control de la Calidad en Radiología Digital |
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