Consideraciones sobre la introducción del software iMagis® como mediador didáctico en ciencias de la salud

Autores/as

Palabras clave:

enseñanza, diagnóstico, inteligencia artificial, pronóstico, terapéutica, tomografía computarizada por rayos X

Resumen

Introducción: Las tecnologías empleadas en el diagnóstico médico mediante imágenes comprenden dos grandes tipos, según precisen detalles anatómicos o funcionales de los órganos o  tejidos analizados.

Objetivo: Valorar la eficacia de la introducción del software iMagis® como mediador didáctico formativo en ciencias de la salud.

Opinión: Además de aprovechar las potencialidades tecnológicas existentes, se hace necesario incorporar el iMagis® como mediador didáctico en los procesos formativos de los estudiantes de medicina, tecnologías y residencias de diversas especialidades médicas y quirúrgicas en ciencias de la salud; se impone diseñar metodologías que pauten el empleo del software, desde las singularidades gnoseológicas de las carreras y especializaciones en su dinámica formativa, para subvertir las insuficiencias evidenciadas en la preparación de los futuros profesionales de la salud, para interpretar las imágenes, que limitan el desempeño profesional y aportan elementos trascendentes al diagnóstico médico.

Conclusión: Se considera oportuno elaborar estrategias que permitan optimizar la utilización del software iMagis® como mediador didáctico con fines docentes, en las diferentes carreras y residencias de las ciencias de la salud.

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Biografía del autor/a

Julio Santiago Brossard Alejo , Hospital General "Dr. Juan B. Zayas Alfonso" y Universidad de Ciencias Médicas de Santiago de Cuba

Especialista de primer y segundo grado en Neurocirugía. Máster en atención integral al niño. Profesor Auxiliar.

Natacha Lescaille Elías, Universidad de Ciencias Médicas de La Habana

Dr. C. de la Educación Médica. Lic. en Tecnología de la Salud, perfil Imagenología. Máster en Ciencias de la Educación (Enseñanza Técnica y Profesional), Investigadora Auxiliar. Profesora Titular.

Zenén Rodríguez Fernández, Hospital Provincial Docente Saturnino Lora y Universidad de Ciencias Médicas de Santiago de Cuba

Dr.C. de la Educación. Especialista de primer y segundo grado en cirugía general. Máster en Informática en Salud. Investigador Auxiliar. Profesor auxiliar y consultante.

Adrián Alberto Mesa Pujals, Centro de Biofísica Medica, Universidad de Oriente, Santiago de Cuba

Dr. C. Médicas. Ingeniero de Ciencias Informáticas.

Citas

1. Juárez Landín C, Mendoza Pérez MA, García Ibarra JRS, Sánchez Soto JM. Procesamiento digital de señales e imágenes médicas con propósito de diagnóstico para reducir riesgos en salud [Internet]. Ciencia Latina. 2024;8(5):2925-30. DOI: 10.37811/cl_rcm.v8i5.13751

2. Tripathi S, Sharma N. Computer-aided automatic approach for denoising of magnetic resonance images. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering[Internet]. Imaging and Visualization. 2021; 9(6):707-16. DOI:10.1080/21681163.2021.1944914

3. Dalda Navarro JA, Navarro Martín MT, Negre Ferrer E, Negre Ferrer C, Navarro Martín AB, Dalda Navarro V. La revolución de la resonancia magnética en el diagnóstico de enfermedades neurológicas [Internet]. Revista Sanitaria de Investigación. 2024 [acceso: 10/11/2024]; 5(6): [aprox. 10 p]. Disponible en: https://revistasanitariadeinvestigacion.com/la-revolucion-de-la-resonancia-magnetica-en-el-diagnostico-de-enfermedades-neurologicas/

4. Dalda Navarro JA, Negre Ferre E, Negre Ferrer C, Navarro Martín AB, Navarro Martín MT, Dalda Navarro V. Impacto de las imágenes de alta resolución en la detección temprana de enfermedades renales [Internet]. Revista Sanitaria de Investigación. 2024 [acceso: 11/01/2025];5(7): [aporx. 10 p.] Disponisble en: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9704229

5. González RC, Woods RE. Digital Image Processing [Internet]. Fourth Edition. Global Edition. New York N.Y.: Pearson Education Limited; 2018. Disponible en: https://www.cl72.org/090imagePLib/books/Gonzales,Woods-Digital.Image.Processing.4th.Edition.pdf

6. Brossard Alejo JS, Ronda Betancourt D, Artigas Fuente F, Núñez, Ferrer P, Cuetu Reyes A, Tasse Licea F, et al. Telemedicina. Con visión de futuro. Revista Avances médicos de Cuba. 1999; (3):20-2.

7. de Paiva LF, Boaro Carvalho JM., Santes Fernandes AG, da Silva Martins CM, Braz Junior G. Metodología Deep Features para Diagnóstico de Glaucoma [Internet]. Revista Brasileña de Desarrollo. 2020; 6(6):41048-60. DOI: 10.34117/bjdv6n6-589

8. Cruz Martínez I, González Oliva A, Machado Acuña. Consideraciones sobre la implementación del iMagis® para la interpretación de imágenes diagnósticas digitales con fines docentes en tecnología de la salud [Internet]. MEDISAN. 2013 [acceso: 05/04/2025];17(7):2080-3. Disponible en: https://www.redalyc.org/pdf/3684/368444994020.pdf

9. Daudinot López M, Miller Clemente RA. Una solución PACS cubana bajo software libre que sirve de plataforma a especializaciones médicas [Internet]. Revista Cubana de Informática Médica. 2016 [acceso: 05/05/2025]; 8(2):186-96. Disponible en: https://revinformatica.sld.cu/index.php/rcim/article/view/148

10. Guzmán Díaz C, Vega Aguilar DB. Sistema para el almacenamiento y transmisión de imágenes médicas, versión 3.0 [Internet]. Revista Cubana de Informática Médica. 2014 [acceso: 05/05/2025] 6(1):17-23. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1684-18592014000100003&lng=es

11. Carter C, Veale B. Digital Radiography and PACS.4th Edition. Mosby; 2022.

12. Yang L. DICOM Standard and Its Application in Radioinformatics[Internet]. International Journal of Computer Science and Information Technology. 2024 [acceso: 01/06/2025]; 2(1):384-90. Disponible en: https://wepub.org/index.php/IJCSIT/article/view/1009

13. Cabezas Salmon M, Rivero Cruz L, Licea Milán DV, Meriño Benavide F. La gestión del proyecto transversal de la Universidad de Oriente durante la pandemia de Covid-19 [Internet]. Revista Universidad y Sociedad. 2023 [acceso: 01/06/2025];15(2): 132-40. Disponible en: https://rus.ucf.edu.cu/index.php/rus/article/view/3613/3554

14. Mesa Pujals AA, Hernández Cortés KS, Montoya Pedrón A, Bolaños Vaillant S, Álvarez Guerra ED. Análisis de texturas homogéneas para la estimación volumétrica de la materia cerebral por tomografía computarizada [Internet]. Revista Cubana de Informática Médica. 2022 [acceso: 18/05/2024]; 14 (1):e512. Disponible en: https://revinformatica.sld.cu/index.php/rcim/article/view/512

15. Hernández-Cortés KS, Mesa-Pujals AA, García-Gómez O, Montoya Pedrón A. Brain morphometry in adult: volumetric visualization as a tool in image processing[Internet]. Rev . mex . neurocienc. 2021; 22(3):101-11. DOI:10.24875/rmn.20000074

16. Pérez-Careta E, Guzmán-Sepúlveda JR, Lozano-García JM, Torres-Cisneros M, Guzmán-Cabrera R. Clasificación de imágenes médicas mediante aprendizaje automático [Internet]. Dyna. 2022;97(1): 35-8. DOI: 10.6036/10117

17. Bhattacharya S, Reddy Maddikunta PK, Pham QV, Gadekallu TR, Krishnan S SR, Chowdhary CL, et al. Deep learning and medical image processing for coronavirus (COVID-19) pandemic: A survey [Internet]. Sustainable Cities and Society 2021;65:102589.DOI: 10.1016/j.scs.2020.102589

18. Litjens G, Kooi T, . Bejnordi BE, Setio AAA, Ciompi F, Ghafoorian M, et al. A survey on deep learning in medical image analysis[Internet]. Medical Image Analysis. 2017; 42: 60-88. DOI: 10.1016/j.media.2017.07.005

19. Theriault-Lauzier P, Cobin D, Tastet O, Labrecque Langlais E, Taji B, Kang G, et al. A Responsible Framework for Applying Artificial Intelligence on Medical Images and Signals at the Point of Care: The PACS-AI Platform [Internet]. Can J Cardiol. 2024; 40(10):1828-40. DOI: 10.1016/j.cjca.2024.05.025

20. Dalda Navarro JA, Navarro Martín MT, Negre Ferrer E, Negre Ferrer C, Navarro Martín AB, Dalda Navarro V. El papel del técnico en imagen para el diagnóstico y medicina nuclear en situaciones de emergencia [Internet]. Revista Sanitaria de Investigación. 2024[acceso: 11/01/2025];5(3): [aprox. 10 p]. Disponible en: https://revistasanitariadeinvestigacion.com/el-papel-del-tecnico-en-imagen-para-el- diagnostico-y-medicina-nuclear-en-situaciones-de-emergencia/

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Publicado

27.06.2025

Cómo citar

1.
Brossard Alejo JS, Lescaille Elías N, Rodríguez Fernández Z, Mesa Pujals AA. Consideraciones sobre la introducción del software iMagis® como mediador didáctico en ciencias de la salud. Rev Cubana Med Milit [Internet]. 27 de junio de 2025 [citado 29 de junio de 2025];54(3):e025076547. Disponible en: https://revmedmilitar.sld.cu/index.php/mil/article/view/76547

Número

Sección

Artículo de Opinión