Efectividad en la generación de informes de control de calidad en equipos de rayos-X mediante aplicación móvil

Abstract

En este estudio de investigación aborda el desarrollo de una aplicación móvil basada en Machine Learning para mejorar la efectividad en la generación de informes de control de calidad en equipos de rayos X ejecutada en la empresa RADOSYS S.A.C. Está busca ser más efectivos en el análisis de los informes radiológicos y determinar las recomendaciones respecto al proceso de generar los informes, lo cual podría disminuir la cantidad de trabajo de los físicos médicos encargados de emitir los informes técnicos. Se realizó una investigación aplicada con un enfoque cuantitativo, de diseño experimental de posprueba únicamente y grupo de control. Se seleccionaron ocho centros de salud y organizaciones que reciben servicios de generar los informes de control de calidad. La aplicación móvil se realizó con el IDE de Android Studio, como gestor de BD a Realtime Database Firebase y el modelo de redes neuronales, haciendo uso de la metodología ágil Scrum. Para el análisis de datos se utilizó el software Microsoft Excel y SPSS permitiendo generar representaciones gráficas y obtener una interpretación precisa de los resultados. Así, los resultados obtenidos, muestran que el uso del aplicativo móvil con Machine Learning mejoró significativamente la efectividad en la generación de informes de control de calidad. En conclusión, la generación de informes generados por la aplicación móvil es más preciso, consistente y efectivo en comparación con el método tradicional. Además, los clientes expresan satisfacción con los resultados, destacan la facilidad de uso y la eficiencia en la generación de informes.