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Artículos originales

Elsa Ramona Regalado Miranda, Ana Mary Fernández Milán, José Emilio Fernández-Britto Rodríguez
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Caridad Guzmán Vitón, Denis Derivet Thaureaux, Mirna Cabrera Hernández, Otniel Barrera Palenzuela, Roberto Carlos Castilla Blanco, María Del Carmen Paderni López
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La disciplina informática médica en el plan de estudios de la carrera de medicina

La disciplina Informática médica forma parte del plan de estudios de la carrera de medicina desde el curso 1995-96. La disciplina aborda contenidos básicos de: informática, estadística y metodología de la investigación y cuenta con 120 horas lectivas.  Se imparte en dos asignaturas ubicadas en los dos primeros años de la carrera. La experiencia de su enseñanza ha puesto de manifiesto deficiencias que afectan la formación para la investigación de los egresados de esta carrera, tanto en lo metodológico como en la utilización de la estadística como herramienta. Tomando como punto de partida esa experiencia, recogida en el criterio de los profesores de la disciplina de todo el país, discutidas en los talleres realizados en los cursos 2009- 2010 y 2013-2014, así como considerando las opiniones de expertos, se ha realizado un rediseño que aborda sobre todo cambios en los objetivos de las asignaturas metodología de la investigación y bioestadística, una reconsideración de la cantidad de asignaturas convenientes en la disciplina, así como de los momentos en que se considera oportuno su impartición.   El rediseño realizado como parte del nuevo plan de estudios D de la carrera de medicina en Cuba, tiene en cuenta además la estrecha vinculación entre la disciplina y la estrategia curricular de investigaciones e informática. El objetivo de este trabajo es presentar las características fundamentales del nuevo programa de la disciplina Informática Médica que se inserta en el plan de estudios D de la carrera de medicina.

 Palabras clave: disciplina Informática médica, Plan de estudios D de la carrera de medicina, estrategia curricular de investigaciones e informática

Nery de la C. González García, Eneida Petra Garriga Sarria, Yoadis Cuesta García, María Rosa Mas Camacho
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WebQuest: Enfermedades infecciosas en situaciones de desastres naturales.

Las enfermedades infecciosas que se originan después de un evento climatológico adverso (huracanes, terremotos, tsunamis, etc.) constituyen una causa importante de morbimortalidad en las poblaciones afectadas. Es por ello que resulta ventajoso que los estudiantes de la carrera de medicina desarrollen habilidades y adquieran conocimientos que perfeccionen su desempeño como profesionales de la salud. Las WebQuest son conocidas desde hace mucho tiempo entre el profesorado que usa habitualmente las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TICs) en su práctica docente. El valor didáctico de las WebQuest es reconocido por muchos profesores en distintas instituciones  y como metodología resulta adecuada para vincular términos que han dominado los finales del siglo XX y los comienzos del XXI: “Salud” y “Tecnologías de la Información y las Comunicaciones”.

El objetivo fundamental de este trabajo consistió en diseñar un recurso basado en  las TICs: la WebQuest “Enfermedades Infecciosas en situaciones de desastre”, haciendo uso del generador de webquest de Aula 21. En la WebQuest se presentan situaciones problémicas simuladas que afectan el estado de salud de la población luego de una catástrofe ambiental y que deben ser resueltas por los estudiantes. En la solución de la tarea planteada, ellos ponen en práctica los conocimientos adquiridos en la disciplina Microbiología y Parasitología Médicas.

Con la aplicación de esta WebQuest se motivan tanto el aprendizaje y la profundización de conocimientos sobre las enfermedades infecciosas que se originan en condiciones de catástrofe ambiental, como la actividad investigativa de los estudiantes de la carrera de medicina.

Linet Diana Aleman Mondeja
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Objetos de Aprendizaje en Dermatología: Una bondad de las TIC.

Las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones propician nuevas estrategias educativas y permiten al estudiante cada día, jugar un papel más activo en su formación; haciendo del profesor un guía, moderador y facilitador del Proceso de Enseñanza Aprendizaje, lo que no quiere decir que se sustituye al profesor.

Las nuevas tecnologías sustentan los Objetos de Aprendizaje, entendidos como una entidad digital, autocontenible y reutilizable, con objetivos definidos; y con tres componentes internos editables: los contenidos, las actividades de aprendizaje y los elementos de contextualización. Ellos ostentan otras características como son los metadatos, que permiten su identificación y localización; la generación de nuevos contenidos; interoperabilidad al poder ser utilizados de una plataforma de trabajo a otra; y que deben ser fácilmente accesibles, dentro de otras muchas. Con este trabajo nos propusimos caracterizar los OA y su utilidad en la especialidad de Dermatología. Se realizó una revisión a través de artículos electrónicos en bases de datos a texto completo en revistas pedagógicas nacionales e internacionales y se pudo arribar a la conclusión de que los OA facilitan la adquisición de conocimientos y habilidades en el aprendizaje y que su aplicación resulta útil en Dermatología.

Palabras claves: objeto de aprendizaje, entidad digital autocontenible, entidad digital reutilizable, metadatos de OA, repositorios de OA.

Lilia María de la Torre Navarro, Gisela Martínez Hernández, José Domínguez Gómez
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Yalily Laborda Barrios
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Mirna Cabrera Hernández
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Algoritmo para la identificación de nódulos pulmonares solitarios en imágenes de TOMOGRAFÍA de TÓRAX

La identificación del cáncer de pulmón en fases iniciales ha sido en los últimos años una tarea priorizada de la comunidad científica.  Esta enfermedad representa la primera causa de muerte en el varón y la tercera después del cáncer de colon y mama en la mujer. La realización de estudios imagenológicos contribuye a la detección temprana de esta enfermedad.  El elevado volumen de imágenes generado por los equipos médicos provoca la revisión de mucha información para emitir un diagnóstico médico. Con frecuencia se requiere la valoración de varios especialistas para llegar a un diagnóstico acertado, retardando el proceso de atención al paciente.

En la presente investigación se exponen los resultados obtenidos al desarrollar un algoritmo utilizando métodos de procesamiento de imágenes, para la identificación de nódulos pulmonares solitarios.  La utilización de sistemas que dirigen la atención de los especialistas a regiones candidatas en la imagen, proporcionando una segunda opinión en la interpretación de los resultados, pudiera mejorar la consistencia y agilizar el proceso de diagnóstico. Los resultados arrojados por el algoritmo desarrollado fueron contrastados con las anotaciones realizadas en imágenes publicadas en The Lung Image Database Consortium Image Collection (LIDC-IDRI) y se obtuvo un 77.78% de acierto en la detección de nódulos pulmonares solitarios.

 Palabras clave: algoritmos de identificación, cáncer de pulmón, nódulos pulmonares solitarios, procesamiento de imágenes médicas, tomografía de tórax

Algorithm for identification of solitary pulmonary nodules in chest tomography scan images

ABSTRACT:

The identification of lung cancer at early stages has been in recent years a prioritized task for the scientific community. This disease is the leading cause of death in men and the third after the colon and breast cancer in women. Performing imaging studies contributes to the early detection of this disease. The high volume of images generated by medical equipment leads to reviewing much information to issue a medical diagnosis. Often are required the assessment of several specialists to reach an accurate diagnosis, slowing the process of patient care.

In the present investigation are exposed the results obtained to develop an algorithm using image processing methods for the identification of solitary pulmonary nodules. The use of systems that direct the attention of specialists to candidate regions in the image, providing a second opinion in the interpretation of results could improve consistency and agility in the diagnostic process. The results obtained by the developed algorithm were compared with annotations in images published in The Lung Image Database Consortium Image Collection (LIDC-IDRI) and was obtained a 77.78% accuracy in the detection of solitary pulmonary nodules.

KEY WORDS: identifying algorithm, lung cancer, solitary pulmonary nodules, medical image processing, chest tomography

 

Arelys Rivero Castro, Yoel Rivera Suárez, Yosuani Borges González, Yoanny Naranjo Gorrín
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Terminologías y sistemas de clasificación en ciencias biomédicas

Las terminologías surgieron como un intento de reducir la diversidad terminológica en el lenguaje científico, facilitando una buena comunicación, que es la base de toda investigación científica. Esta revisión explica los principios y las aplicaciones asociadas con las terminologías y los sistemas de clasificación, centrándose en el campo de las ciencias biomédicas. La investigación fue realizada en bases de datos científicas, libros y la internet, utilizando las palabras clave: Terminología, sistemas de clasificación, interoperabilidad, ontologías y Bio-ontologías. Esta revisión tiene por objeto explicar que las terminologías facilitan una buena comunicación, reduciendo la diversidad terminológica y además explicando que no son sistemas estáticos. Ellas pueden "evolucionar" para formar estructuras complejas como ontologías biomédicas, con el objetivo de ser utilizadas con múltiples propósitos que comienzan con la transferencia eficiente de la información, hasta el procesamiento de información obtenida de la investigación biológica para su comprensión.

Palabras clave: Terminología, sistema de clasificación, interoperabilidad, ontología.

Terminologies and classification systems in biomedical sciences

ABSTRACT

Standards terminologies emerged as an attempt to reduce the diversity terminology in scientific languages, facilitating good communication, which is the basis of all scientific research. This review explains principles and applications associated with terminologies and classification systems focusing mainly on the field of biomedical sciences. The research was conducted on scientific databases, books and network using the keywords: Terminologies, Classification systems, Medical Informatics, Electronic Health Records systems, Interoperability, Ontologies and Bio-ontologies. This review is intended to explain that terminologies facilitate good communication, reducing terminology diversity and they are not static systems. They can “evolve” to more complex structures like biomedical ontologies, with the aim of being used with multiple purposes beginning with the efficient transfer of information, to the processing of information as a result of biological research for its understanding.

Keywords: Terminology, Classification system, Interoperability, Ontology.

 

Juan Camilo Castrillón-Betancur, José Fernando Flórez-Arango
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Yoan Pacheco Cárdenas, Sandra Estévez Abrahantes, María Elena Martínez del Busto
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