Desarrollo de un software para la detección temprana de alzheimer aplicando técnicas de inteligencia artificial - Palmera Quintero, Luis Manuel; Ríos Barona, Danny Jhoan; Rincón Pinzón, Miguel Alberto; Muñoz Morales, Luis Alfonso (Mundo FESC, 2025)
La investigación se centró en el desarrollo de un software, principalmente por la razón de permitir un análisis de datos médicos, en el que se incorporaron algoritmos de aprendizaje automático. Implementando métodos adecuados que lograron identificar patrones en los datos clínicos de los pacientes, incluidos imágenes cerebrales y pruebas cognitivas. En cuanto al tipo de investigación y su enfoque, son descriptivos y cuantitativos, lo que permite medir y analizar las variables relacionadas con la precisión del software para identificar los signos de Alzheimer. Se utilizó una metodología de desarrollo Scrum, que se manifiesta en iteraciones rápidas, retroalimentación constante y adaptación continua del software durante el desarrollo. Los resultados demuestran que el software identifica signos precoces de Alzheimer con una precisión suficiente, lo que demuestra posiblemente la eficiencia de la IA en este caso. En general, puede concluirse que el uso de la tecnología informática para mejorar el proceso de detección y el tratamiento de la enfermedad de Alzheimer es críticamente importante. Una herramienta innovadora puede facilitar la atención médica de calidad y el seguimiento de cada paciente.