Martínez Arias, Juan CarlosRojas Cárdenas, Laura IsabellaCamacho Peña, Carlos Andrés2025-10-212025-10-212025http://hdl.handle.net/11522/4939El presente proyecto desarrolló un prototipo de sistema que consolida, en un único repositorio consultable, la información de los programas de especialización clínica en medicina ofrecidos por universidades colombianas con Acreditación de Alta Calidad. La iniciativa surge ante la dispersión y heterogeneidad de datos publicados en los portales institucionales, factores que dificultan a los médicos recién graduados comparar opciones académicas y cumplir con plazos de admisión. El prototipo aborda la problemática mediante scrapers modulares implementados en Python y Selenium, parametrizados con un archivo JSON que describe los selectores y rutas específicas de cada portal. Los datos extraídos se normalizaron y almacenaron en una base relacional PostgreSQL, lo que garantizó consistencia y posibilitó consultas complejas. Sobre esta base se construyó una aplicación web con Django que permite filtrar programas por universidad o nombre de especialización, presentar tarjetas con información clave y desplegar fichas detalladas que incluyen duración, costos, fechas y contactos. El sistema fue validado mediante pruebas unitarias, de integración y de usabilidad; estas últimas, realizadas con perfiles representativos del público objetivo, mostraron una aceptación superior al 90\% en claridad, relevancia y velocidad, sin reportes de fallos ni enlaces rotos. Los resultados confirman la viabilidad técnica de automatizar la obtención y estandarización de datos académicos y evidencian el valor añadido de una interfaz simple para facilitar la toma de decisiones educativas. Se concluye que el prototipo cumple los objetivos planteados y puede escalarse a más instituciones y programas, incorporando filtros avanzados y notificaciones automatizadas para convertirse en un buscador académico integral orientado al sector salud.The present project developed a prototype system that consolidates, into a single searchable repository, information about clinical specialization programs in medicine offered by Colombian universities with High-Quality Accreditation. The initiative arises from the dispersion and heterogeneity of data published on institutional websites, factors that make it difficult for newly graduated doctors to compare academic options and meet admission deadlines. The prototype addresses this issue through modular scrapers implemented in Python and Selenium, parameterized with a JSON file that describes the selectors and specific paths of each portal. The extracted data were normalized and stored in a relational PostgreSQL database, ensuring consistency and enabling complex queries. Based on this database, a web application was built using Django, allowing users to filter programs by university or specialization name, display cards with key information, and show detailed profiles including duration, costs, dates, and contacts. The system was validated through unit, integration, and usability testing; the latter, conducted with representative profiles of the target audience, showed over 90% acceptance in terms of clarity, relevance, and speed, with no reports of failures or broken links. The results confirm the technical feasibility of automating the retrieval and standardization of academic data and highlight the added value of a simple interface to support educational decision-making. It is concluded that the prototype meets the stated objectives and can be scaled to more institutions and programs, incorporating advanced filters and automated notifications to become a comprehensive academic search engine oriented toward the healthcare sector.79 p.application/pdfspaProgramas de posgradoMedicinaConsolidación de informaciónWeb scrapingPostgraduate programsMedicineInformation consolidationDjangobachelor thesishttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2