Examinando por Autor "Lescher, Alfredo [asesor metodológico]"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis comparativo de modelos dosimétricos en terapia metabólica con I-131 para cáncer diferenciado de tiroides
    (Universidad Latina de Panamá, 2026) Díaz Sánchez, Sofía Elena [autora]; Ibarra, Ernesto [director]; Lescher, Alfredo [asesor metodológico]
    El presente proyecto analiza comparativamente los principales modelos dosimétricos empleados para estimar la dosis absorbida durante la terapia metabólica con yodo-131 (I-131) en pacientes con cáncer diferenciado de tiroides. Se realizó una revisión documental descriptiva y comparativa de 85 fuentes bibliográficas publicadas entre 2003 y 2025, consultadas en PubMed, Scopus, IEEE Xplore y ScienceDirect. Los modelos se organizaron en tres ejes: matemáticos, biocinéticos y computacionales. Los resultados muestran que los modelos matemáticos son accesibles y de menor complejidad, mientras que los enfoques biocinéticos y computacionales permiten representar con mayor detalle la variabilidad individual del paciente, aunque requieren más información, tecnología y personal especializado. Se concluye que la dosimetría individualizada ofrece ventajas para optimizar la planificación terapéutica y reducir la exposición innecesaria de órganos en riesgo, pero su implementación depende de la disponibilidad institucional de imágenes cuantitativas, herramientas de cálculo y protocolos estandarizados. Palabras clave: dosimetría interna; I-131; cáncer diferenciado de tiroides; modelos biocinéticos; Monte Carlo; dosimetría individualizada.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Sistemas CAD basados en inteligencia artificial para el tamizaje de la tuberculosis y su potencial uso en Panamá
    (UNiversidad Latina de Panamá, 2026) Sánchez Camarena, Graciela Sibel [autora]; Rivas Ramos, Joanna E. [directora]; Lescher, Alfredo [asesor metodológico]
    El presente estudio busca evaluar las tecnologías actuales de inteligencia artificial para su aplicación al tamizaje de la radiografía de tórax en el diagnóstico de la TB. Panamá enfrenta un problema de infraestructura y de disponibilidad de personal de la salud necesario (p. ej., radiólogos, técnicos de radiología), lo cual dificulta un diagnóstico oportuno e impacta en la erradicación de la TB. En este estudio se evalúan tres tipos de inteligencia artificial: comercial, de investigación y emergente. Estas mismas se comparan y se evalúan para su aplicación en Panamá. Conclusión: Este tipo de aplicación de la inteligencia artificial es prometedora y, en su mayoría, reduce la carga de trabajo de los radiólogos. Sin embargo, aún faltan estudios que verifiquen su eficacia en el contexto latinoamericano y panameño, así como normas y leyes que avalen y regulen su uso. Dentro de lo evaluado, se puede decir que qXR es la IA más prometedora para el contexto panameño, debido a su aplicabilidad en entornos de difícil acceso, a su uso con equipos ultraportátiles y a la evidencia de alto rendimiento diagnóstico que presenta