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    AI-BONE X: aplicativo de inteligencia artificial apoyado en el modelo convolucional para el diagnóstico de fracturas en el contexto clínico de la ciudad de VALLEDUPAR
    (2025-10) Baute Bautista, Wiston A.; Ayala Primo, Juan D.
    El proyecto AI-BONE X desarrolla y valida un aplicativo de inteligencia artificial basado en redes neuronales convolucionales (CNN) —particularmente la arquitectura ResNet50— con el propósito de automatizar el diagnóstico de fracturas en radiografías de mano, codo y hombro en centros médicos de la ciudad de Valledupar. Esta iniciativa surge ante la elevada demanda de los servicios de urgencias causada por los accidentes de tránsito, situación que genera saturación en las áreas radiológicas y limita la disponibilidad permanente de especialistas para emitir diagnósticos oportunos. Para entrenar el modelo, se empleó un conjunto de más de 20.000 imágenes radiológicas del repositorio público MURA (Kaggle). Dichas imágenes fueron sometidas a procesos de normalización, limpieza, aumentación y organización con el fin de garantizar la calidad del entrenamiento. Como resultado, la arquitectura propuesta alcanzó una precisión entre el 78 % y el 82 %, demostrando capacidad para diferenciar radiografías con y sin fractura, respaldada por métricas como accuracy, matriz de confusión y validaciones realizadas por especialistas clínicos. El desarrollo del aplicativo se llevó a cabo bajo la metodología ágil Extreme Programming (XP), que permitió integrar de manera iterativa las etapas de análisis, diseño, codificación, pruebas e implementación. El producto final es un prototipo funcional de escritorio, capaz de cargar imágenes, procesarlas mediante el modelo entrenado y generar un diagnóstico preliminar con tiempos de respuesta eficientes. En conjunto, AI-BONE X constituye una solución innovadora, accesible y de bajo costo que fortalece el triage y el apoyo diagnóstico en entornos asistenciales de alta demanda en Valledupar. ABSTRACT The AI-BONE X project presents the development and validation of an artificial intelligence application based on convolutional neural networks (CNN), specifically a customized ResNet50 model, designed to automate fracture detection in hand, elbow, and shoulder X-ray images. This initiative responds to the increasing pressure on emergency services in Valledupar, where motorcycle and vehicle accidents significantly raise the demand for radiological evaluations, and specialists are not always available for timely diagnosis. A dataset of more than 20,000 radiographic images from the public MURA (Kaggle) repository was preprocessed through normalization, filtering, and data augmentation to ensure high-quality inputs for model training. The resulting architecture achieved an accuracy range of 78–82%, demonstrating strong performance in distinguishing fractured from non-fractured images, supported by accuracy metrics, confusion matrices, and clinical expert validation. The system was developed using the Extreme Programming (XP) methodology, which facilitated iterative refinement and continuous integration throughout the development process. The final product is a fully functional desktop prototype that allows medical personnel to upload X-ray images and obtain an automated preliminary diagnosis with efficient processing times. Overall, AI-BONE X represents an innovative and cost-effective support tool for clinical triage and radiographic interpretation in high-demand emergency settings in Valledupar.
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    Sistema de gestión integral para la automatización del servicio de imágenes diagnósticas en la IPS centro de imagenologia CÁSTULO ROPAIN LOBO S.A.S.
    (2025-10) Restrepo González, Raúl A. ; Mejia Ruiz, Ricardo J.
    El proyecto propone el desarrollo de un sistema de gestión integral para automatizar el servicio de imágenes diagnósticas en la IPS Centro de Imagenología Cástulo Ropain Lobo S.A.S. Actualmente, la institución enfrenta retrasos, errores administrativos y baja trazabilidad debido a procesos manuales para la gestión de órdenes, citas y resultados. El sistema plantea centralizar la información clínica, digitalizar el flujo operativo e incorporar notificaciones automatizadas para pacientes y personal médico. La investigación integra un enfoque mixto (cualitativo–cuantitativo) que incluye entrevistas, pruebas de usabilidad, análisis de procesos y validaciones técnicas. El desarrollo del sistema se basa en una arquitectura moderna que utiliza Python/FastAPI, Angular, MongoDB, estándares de interoperabilidad (HL7/FHIR, DICOM) y lineamientos de seguridad como ISO/IEC 27001. Los resultados esperados incluyen la reducción de errores administrativos (≥80%), la optimización del tiempo de procesamiento de órdenes (de 48 a 24 horas), mayor satisfacción del usuario (SUS ≥85/100) y la posibilidad de replicar el modelo en otras instituciones del sector salud. El proyecto constituye una contribución tecnológica y metodológica para la transformación digital de los servicios diagnósticos en entornos clínicos. ________________________________________ Abstract (English) This project proposes the development of an integrated management system aimed at automating diagnostic imaging services at the IPS Centro de Imagenología Cástulo Ropain Lobo S.A.S. The institution currently faces operational inefficiencies such as delays, administrative errors, and limited traceability due to manual processes used to manage medical orders, appointments, and imaging results. The proposed system seeks to centralize clinical information, digitalize workflows, and introduce automated notifications for both patients and medical staff. The research employs a mixed methodology combining qualitative and quantitative approaches, including interviews, usability testing, process analysis, and technical validation. The system is built using a modern architecture that incorporates Python/FastAPI, Angular, and MongoDB, along with interoperability standards (HL7/FHIR, DICOM) and security frameworks such as ISO/IEC 27001. Expected outcomes include an administrative error reduction of at least 80%, improved order processing times (from 48 to 24 hours), enhanced user satisfaction (SUS ≥85/100), and the potential for replication across other healthcare institutions. This project provides a technological and methodological contribution to the digital transformation of diagnostic imaging services within clinical environments.
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    LAS AUDITORÍAS FORENSES COMO HERRAMIENTAS DE FORTALECIMIENTO EN EL SECTOR EMPRESARIAL DEL MUNICIPIO DE VALLEDUPAR, COLOMBIA
    (2025-04-30) Sanabria Mendoza Daniela; Figueira Vanegas Nataly María
    La investigación se orienta al estudio y análisis de los procesos de auditorías forenses en el contexto empresarial del municipio de Valledupar, en aras de contribuir al control, mejoramiento y fortalecimiento de este sector, y a la vez servir de referente investigativo para promover procesos de formación y capacitación empresarial en el uso de herramientas tecnológicas relevantes para la auditoría de prevención, control y tratamiento de delitos. Bajo el paradigma cuantitativo, mediante un estudio transversal, con un instrumento de cuestionario basado en dimensiones e indicadores asociadas a la auditoría forense empresarial, se espera servir como modelo desde la academia para incentivar la formación de profesionales locales, la educación empresarial y el establecimiento de los riesgos financieros y la detección de fraudes como contenidos y temas centrales del ámbito empresarial. Los resultados indican una serie de amenazas u oportunidades de mejora relacionadas con el desarrollo y empoderamiento de los sectores de servicios y productos en el municipio, el departamento y el país. En consecuencia, se plantea la siguiente formulación del problema de investigación.
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    PROCESOS DE LA AUDITORÍA FINANCIERA APLICADA A LOS RECURSOS DE FEDECESAR EN LA UNIVERSIDAD POPULAR DEL CESAR
    (2025-04-30) DE LA CRUZ PEDROZA EDWIN; GARCÉS RIVAS VIVIAN
    Este estudio se centró en analizar el proceso de auditoría financiera aplicada a los recursos de FEDECESAR en la Universidad Popular del Cesar durante el período 2020-2022. El objetivo principal es Analizar el proceso de la Auditoria financiera aplicada a los recursos de FEDECESAR en la Universidad Popular del Cesar de la gestión de FEDECESAR en la institución, con el fin de alcanzar los resultados esperados en la ejecución presupuestal. Este estudio se centró en analizar el proceso de auditoría financiera aplicado a los recursos de FEDECESAR en la Universidad Popular del Cesar, evaluando la eficacia y transparencia en la gestión de dichos fondos durante el periodo 2020-2022. Se identificaron las principales dependencias involucradas, como la Planeación, División Financiera, Contabilidad y Tesorería, y su papel en la distribución y control de los recursos. La investigación analizó la ejecución presupuestal y la correspondencia con los estados financieros, encontrando una alta precisión en la gestión de los fondos. La implementación del sistema Hermesoft mejoró la efectividad de los controles y la distribución. Los resultados evidencian que los procedimientos documentados garantizan la alineación con las prioridades estratégicas de la universidad. Se concluye que la auditoría financiera es esencial para una administración adecuada de los recursos, y se sugiere la adopción de un manual de procedimientos, un mapa de procesos y un informe de resultados detallado para fortalecer la transparencia y la eficiencia en la gestión de los fondos educativos.
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    HALLAZGOS DEL CONTROL FISCAL EN LA CONTRATACIÓN DEL PROGRAMA DE ALIMENTACION ESCOLAR - PAE DEL DEPARTAMENTO DEL CESAR
    (2025-04) Torres Caballero Daniela; Gutiérrez Wilches Álvaro
    La investigación analiza los hallazgos del control fiscal en la contratación del Programa de Alimentación Escolar (PAE) en el departamento del Cesar, basándose en los informes emitidos por la Contraloría General de la República entre las vigencias 2019 y 2022. El estudio identifica diversas irregularidades en la gestión de los recursos públicos destinados a garantizar la alimentación de estudiantes del sistema educativo oficial, incluyendo sobrecostos, deficiencias en la supervisión contractual, fallas administrativas, incumplimientos normativos y posibles responsabilidades fiscales, disciplinarias y penales. Mediante una metodología documental y cuantitativa, se revisaron contratos, auditorías y normativas con el fin de clasificar los tipos de hallazgos hallados en el PAE, determinar las clases de control fiscal aplicables y explicar las sanciones derivadas de las irregularidades. Los resultados evidencian una reiterada falta de control financiero, deficiente gestión operativa, incumplimientos legales en los procesos de contratación y ausencia de mecanismos preventivos que permitan garantizar transparencia y eficacia en el uso de los recursos.La investigación concluye que es urgente fortalecer los procesos de supervisión, control preventivo, trazabilidad alimentaria y transparencia contractual, así como garantizar la adecuada formación de los actores involucrados y mejorar los sistemas de vigilancia. El estudio aporta bases teóricas y prácticas que contribuyen a la mejora del PAE y a la consolidación de una gestión pública más eficiente y responsable.