Examinando por Materia "Inteligencia Artificial"

Mostrando1 - 6 de 6
  • No hay miniatura disponible
    Publicación
    Sólo datos
    Comprensibilidad y Empatía de la Información Sobre Avances Terapéuticos Proporcionada por Inteligencia Artificial Versus Profesionales de Fisioterapia/Kinesiología A Familiares de Niños, Niñas y Adolescentes con Síndrome de Down
    (2024) Andia Henríquez, Ernesto Andres; Casaña Mohedo, Jorge; José Tárrega, Jorge San; Bohórquez Martínez, Nohora Dulfay; Gea Caballero, Vicente Antonio
    Este estudio se centra en evaluar la información proporcionada a los familiares de niños, niñas y adolescentes con Síndrome de Down en el contexto de tratamientos terapéuticos. El objetivo principal es Determinar las diferencias en la comprensibilidad y empatía de la información sobre avances terapéuticos en el Síndrome de Down proporcionada por Inteligencia Artificial y fisioterapeutas/kinesiólogos a los familiares de niños, niñas y adolescentes con esta condición. Se parte de la puesta que la comunicación de avances terapéuticos a través de sistemas de IA podría variar en la percepción en cuanto a comprensibilidad y empatía en comparación con la información proporcionada por profesionales de la salud. Este estudio se llevará a cabo en tres áreas geográficas diferentes: Chile, Colombia y España. La metodología implica la selección de participantes y su asignación aleatoria a dos grupos. Cada grupo se expondrá de manera secuencial a la información generada por IA y a la proporcionada por profesionales, alternando el orden de exposición. La percepción se medirá a través de una escala tipo Likert compuesta por 12 ítems. Los resultados de esta investigación proporcionarán una visión enriquecedora sobre cómo la tecnología de IA puede impactar en la percepción de familiares sobre la información entregada en el contexto de la atención en fisioterapia/kinesiología de niños, niñas y adolescentes con Síndrome de Down. Además, se espera que este estudio contribuya a la comprensión de las dinámicas entre la tecnología y la atención sanitaria en la actualidad.
  • No hay miniatura disponible
    Publicación
    Sólo datos
    Desarrollo de un Modelo de Integración Tecnológica Entre Soluciones de Iot y Ecosistemas Tecnológicos Organizacionales, Mediante la Implementación de un Sistema Experto para el Apoyo A la Toma de Decisiones
    (2024) Fernández, Agustin; Candia Herrera, Diana Carolina; Diaz Gutierrez, Yesid
    Partiendo de la evolución del mundo globalizado, es importante resaltar que la Inteligencia artificial IA y sus diferentes aplicaciones tales como: machine Learning, robótica y sistemas expertos; han tenido la posibilidad de demostrar ser herramientas funcionales e invaluables frente a las funcionalidades de ecosistemas tecnológicos organizacionales automatizados, como producto de ejercicios de modernización tecnológica y transformación digital. Partiendo de lo anterior, es preciso afirmar que este tipo de recursos basados en IA se apoyan en la gestión del conocimiento humano, articulado con el pensamiento lógico para concebir soluciones a problemas complejos de manera precisa y eficaz; lo anterior teniendo en cuenta su capacidad para apoyar y robustecer la toma de decisiones, maximizar la eficiencia operativa y por supuesto disminuir costos dentro los procesos desarrollados por las organizaciones. La consolidación de estos ecosistemas tecnológicos organizacionales se debe en parte a la necesidad evidente de convertir empresas de corte tradicional en industrias inteligentes o Smart Factory, como mecanismo de competitividad en el sector productivo. Bajo este marco de modernización, automatización y mejoramiento de los índices productivos, aparecen las soluciones del Internet de las cosas IOT que, a través de su red de sensores, generan datos de manera permanente que aportan a las dinámicas organizacionales en cuanto al robustecimiento de dichos ecosistemas tecnológicos y la gestión del conocimiento. Una de las aplicaciones que mayor incidencia tiene en los ejercicios corporativos, son las soluciones IOT de autenticación de usuarios para el ingreso y desplazamiento dentro de las instalaciones de la organización; esto debido a desde este tipo de soluciones se garantizan temas de seguridad, acceso automatizado, flujo de personal, seguimiento y control generando la necesidad de activar de manera complementaria otros componentes lógicos e incluso físicos de dicho ecosistema. Partiendo de lo anterior es posible identificar de manera preliminar la necesidad de contar con un sistema experto de apoyo que tenga la capacidad de analizar la información, aprender de experiencias y tomar decisiones de manera autónoma que soporten las dinámicas organizacionales. Este desarrollo tecnológico, además de disponer de un contexto holístico de la información derivada de su ejercicio, tendrá la posibilidad de facilitar la integración entre las diferentes soluciones IOT y su ecosistema tecnológico, aportando al concepto de Smart Factory. De acuerdo con lo anterior y con base en las revisiones preliminares, se ha evidenciado que no existe un modelo guía que facilite la identificación de arquitecturas, procesos de diseño, esquemas de desarrollo y mecanismos de implementación de sistemas expertos como apoyo a la toma de decisiones, que en este caso en particular tendrá una orientación específica hacia la interacción relacionadas soluciones IOT y el ecosistema tecnológico al cual pertenece.
  • No hay miniatura disponible
    Publicación
    Sólo datos
    Desarrollo de una Plataforma de Reconocimiento de Imágenes Médicas para la Detección de Enfermedades Respiratorias Según Su Origen de Carácter Infecciosas Causadas por Virus y Bacterias Mediante Inteligencia Artificial.
    (2025) Candia Herrera, Diana Carolina; Sayago Heredia, Jaime; Sanchez Mojica, Karla Yohana
    Partiendo de un mundo actualmente globalizado donde la inteligencia artificial IA, y sus distintas aplicaciones cobran una gran importancia se ha decidido emplear esta misma tecnología para la detección temprana de enfermedades respiratorias según su origen de carácter infecciosas causadas por virus y bacterias, por medio del empleo de modelos de inteligencia artificial. Este desarrollo se centra inicialmente en la investigación estado del arte, recolección de los datos iniciales y el diseño y construcción del modelo inicial de reconocimiento de imágenes médicas para el proyecto. De esta manera la innovación que se pretende alcanzar se encuentra en el fase de desarrollo, lo que esto implica que se hayan establecido conocimientos previos sobre las capacidades de los sistemas de reconocimiento de las imágenes médicas que se emplearán para esa solución tecnológica, pero el reto consistirá entonces en llevar estas ideas de reconocimiento de imágenes al campo de aplicación lo cual también hace parte de esta propuesta, pero en una segunda fase no contemplada en este proyecto. Se busca desarrollar una plataforma funcional que no sólo esté disponible para esta investigación de innovación, sino que también pueda ser empleada en centros médicos en Colombia o donde sea requerido para tal fin. El poder hacer uso de herramientas que integran la inteligencia artificial IA, el proyecto ofrecerá funcionalidades para el diagnóstico temprano que apoye al cuerpo médico de manera rápida y eficiente en la detección de enfermedades respiratorias como, por ejemplo: neumonía, COVID-19 y tuberculosis. Esta plataforma ha de integrarse tanto para dispositivos como computadora de escritorio como dispositivos móviles, lo que permitirá su uso en zonas urbanas y rurales de Colombia, específicamente lugares de difícil acceso a equipos de diagnóstico especializado; esto por supuesto puede llegar a impactar significativamente en la reducción de mortalidad asociada a enfermedades respiratorias, mejorando el acceso a la atención médica en comunidades vulnerables del país. También se espera que la aplicación sirva de herramienta para los médicos por medio de la carga de imágenes radiográficas y tomográficas para de esta manera obtener un reporte automatizado que identifique patrones dentro del modelo que permitan derivar a enfermedades de tipo respiratorias; el entrenamiento del modelo, se realizará por medio de pruebas clínicas, lo cual ayuda a mejorar el diagnóstico como también reduce tiempos de espera y mejora las oportunidades de intervención temprana en los pacientes. Es por todo lo anterior, que esta investigación suma de manera significativa en el campo de la salud en Colombia. De acuerdo con el Ministerio de Salud y Protección Social (Colombia, 2021), las enfermedades respiratorias son una de las principales causas de muertes en Colombia, afectando niños adultos mayores y personas con enfermedades preexistentes; nada más para el año 2020, más de 10000 muertes fueron atribuidas a enfermedades respiratorias, esto sin contar el impacto que trajo la pandemia del Covid-19. La falta de acceso a tecnologías que apoyen el diagnostico eficiente en regiones rurales y apartadas del país son un agravante para esta situación, lo que permite entonces identificar una urgencia por el desarrollo de soluciones tecnológicas como están que puedan ser empleadas a nivel nacional.
  • No hay miniatura disponible
    Publicación
    Sólo datos
    Diseño de un Sistema de Recomendación Basado en Modelos Predictivos de Inteligencia Artificial para la Selección de Estrategias de Mercadeo de Programas de Pregrado en Instituciones de Educación Superior en Colombia
    (2025) Ferndez Echeverri, Magda Paola; Diaz Gutierrez, Yesid
    El desarrollo de un sistema de recomendación basado en modelos predictivos de inteligencia artificial IA para las Instituciones de Educación Superior IES en Colombia responde a la necesidad de mejorar el impacto de los planes de mercadeo de sus programas de pregrado. Actualmente, muchas estrategias fallan debido a una interpretación incorrecta de los datos generados por los sistemas de información, lo que limita la efectividad de las decisiones de mercadeo. Sumado a lo anterior, existe el sesgo cognitivo de las personas encargadas de tomar decisiones en las IES, que puede llevar a enfoques erróneos o insuficientes para captar la atención de los estudiantes potenciales. Un sistema de recomendación basado en IA, que toma decisiones precisas a partir de análisis de datos y predicciones, permite superar estas limitaciones al ofrecer estrategias de mercadeo ajustadas a las necesidades reales y tendencias del mercado. Esto no solo optimiza la asignación de recursos, sino que también aumenta la competitividad de las IES al garantizar un enfoque más certero y eficiente en la atracción de estudiantes, mejorando significativamente su posicionamiento en el sector educativo. En términos generales, el problema identificado radica en el bajo impacto de los planes de mercadeo de los programas de pregrado en algunas Instituciones de Educación Superior IES, provocado por la incorrecta interpretación de los datos generados y los sesgos cognitivos en la toma de decisiones. El objetivo del proyecto estaría centrado específicamente es diseñar un sistema de recomendación basado en modelos predictivos de inteligencia artificial que permita la selección precisa de estrategias de mercadeo. La solución propuesta consiste en desarrollar un sistema de recomendaciones que analice datos en tiempo real y realice predicciones basadas en comportamientos del mercado, permitiendo a las IES optimizar sus recursos, mejorar sus decisiones de mercadeo y aumentar su competitividad. Esta solución se articula directamente con la necesidad de superar las limitaciones actuales y ofrecer estrategias más eficientes y ajustadas a la realidad del mercado educativo.
  • No hay miniatura disponible
    Publicación
    Sólo datos
    Impacto de Chat Gpt 3.5 Como Estrategia Pedagógica para Desarrollar Habilidades Investigativas en Estudiantes de Fisioterapia y Kinesiología
    (2024) Cáceres Cortés, Ana Patricia; Peña Waltero, Angie Carolina; Velásquez Silva, Betty Astrid; Andia Henríquez, Ernesto Andres
    El desarrollo de habilidades investigativas en los estudiantes de pregrado de fisioterapia y kinesiología es menester, ya que, debe formarse profesionales capaces de responder a las necesidades científicas y sociales de su contexto, capaces de dar solución a problemáticas propias de su quehacer profesional. Es por ello, que se hace indispensable buscar estrategias pedagógicas que contribuyan a este fin, empleando nuevas tecnologías como la inteligencia artificial (IA). De esta manera, en la presente investigación se plantea identificar el impacto de la IA, específicamente ChatGPT 3.5 en el desarrollo de habilidades investigativas de estudiantes de últimos semestres de fisioterapia y kinesiología de una universidad colombiana y una universidad chilena. La metodología empleada se cobija en el enfoque mixto, mediante un diseño metodológico secuencial y se plantean cuatro fases de investigación: 1. Evaluación diagnóstica mediante una escala Likert; 2. Diseño y elaboración de estrategias pedagógicas empleando ChatGPT 3.5; 3. Implementación de las actividades y 4. Evaluación del impacto de las estrategias mediante la evaluación con la misma escala Likert y entrevistas semiestructuradas a estudiantes participantes en la investigación.
  • No hay miniatura disponible
    Publicación
    Sólo datos
    Transformación Digital con Iot y Tecnologías Emergentes
    (2024) Gutierrez Londoño, Julian Andres; Sanchez Mojica, Karla Yohana; Bustamante Gutiérrez, Lina Clemencia
    El programa de investigación titulado "Transformación digital con IoT y tecnologías emergentes" tiene como objetivo contribuir a la transformación digital de los sectores empresariales, la sociedad y el medio ambiente mediante el desarrollo e implementación de soluciones innovadoras basadas en IoT y tecnologías emergentes.El programa busca desarrollar soluciones IoT y tecnologías emergentes que puedan aplicarse a una amplia gama de sectores empresariales, sociales y ambientales. Se pretende transferir el conocimiento y las tecnologías desarrolladas a las empresas para que puedan ser utilizadas para generar impacto. Las soluciones IoT y tecnologías emergentes pueden ayudar a las empresas a mejorar su eficiencia y productividad al automatizar tareas, optimizar procesos y recopilar datos en tiempo real; las empresas que adopten soluciones IoT y tecnologías emergentes estarán mejor posicionadas para competir en el mercado global. Teniendo en cuenta el impacto ambiental, las soluciones IoT y tecnologías emergentes pueden ayudar a reducir el impacto al mejorar la eficiencia energética, reducir el consumo de recursos y promover la sostenibilidad.