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    Detección de problemas cardíacos en imágenes digitales mediante modelos de aprendizaje automático y visión por computadora
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Tierradentro Muñoz, John Andrés; Sánchez Caviedes, Narly Beatriz; Torres Beltrán, Luisa Fernanda; Gil González, Julián
    Este proyecto abordó el desarrollo de una herramienta computacional capaz de mejorar la precisión y eficiencia en el diagnóstico de patologías cardíacas. Este tema fue de gran relevancia, ya que las enfermedades cardiovasculares son responsables de un tercio de las muertes a nivel global, y el diagnóstico oportuno y preciso resulta fundamental para prevenir complicaciones graves como infartos y accidentes cerebrovasculares. Actualmente, el análisis de imágenes médicas, como ecocardiogramas y resonancias magnéticas, depende principalmente de la experiencia de los especialistas, lo que introduce riesgos de subjetividad, errores humanos y diagnósticos inconsistentes. Además, el creciente volumen de datos médicos genera una sobrecarga para los profesionales de la salud, dificultando la dedicación suficiente a cada caso. El objetivo general del proyecto fue desarrollar un sistema automatizado que detectara obstrucciones cardíacas en imágenes digitales, utilizando técnicas de aprendizaje automático y visión por computadora, con el fin de mejorar la precisión del diagnóstico y reducir el tiempo de análisis. Entre los objetivos específicos se incluyeron la identificación de las características relevantes de las imágenes médicas para el análisis, la selección e implementación de los modelos de aprendizaje más adecuados y la creación de una interfaz gráfica que permitiera a los especialistas interactuar de forma sencilla con la herramienta. Se esperaba que este sistema no solo facilitara la detección precisa de problemas cardíacos, sino que también disminuyera la carga de trabajo de los médicos y redujera el margen de error humano. Como resultados esperados, se contempló el desarrollo de un modelo computacional que ofreciera altos niveles de precisión en la detección de patologías cardíacas, validado con un conjunto de datos de imágenes médicas. Asimismo, la implementación de una interfaz accesible promovió su uso práctico. Las posibles aplicaciones del sistema incluyeron su integración en hospitales y centros médicos para apoyar el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares y su uso como herramienta educativa en la formación de nuevos especialistas. Este proyecto buscó contribuir al avance de la medicina digital y ofrecer una solución tecnológica que fortaleciera la atención en salud cardiovascular.