JOURNAL BOLIVIANO DE CIENCIAS – Vol. 20 – Número 55
ISSN Digital: 2075-8944 ISSN Impreso: 2075-8936
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Editor en Jefe
Pablo Arce Maldonado, PhD
Universidad Privada del Valle, Bolivia
Editor de sección: Ingeniería Civil
MSc. María Elena Sahonero Saravia
Universidad Privada del Valle, Bolivia
MSc Joaquín Humberto Aquino Rocha
Universidade Federal de Rio de Janeiro, Brasil
Editor de sección: Industrias
Ing. Daysi Lidia Iñiguez Calveti,
Universidad Privada del Valle, Bolivia
Editor de sección: Electromecánica
Ing. Edson Gastón Montaño Bautista
Universidad Privada del Valle, Bolivia
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Universidad Privada del Valle, Bolivia
Ing. Ivailo Peña Treneva,
Servicios Integrales de Ingeniería SIE S.A.,
Bolivia
Editor de sección: Sistemas, Electrónica y
Biomédica
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Universidad Privada del Valle, Bolivia
Editor de sección: Ingeniería de alimentos
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Universidad Privada del Valle, Bolivia
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Organización Panamericana de la Salud, Bolivia
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Comité de revisores
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Universidade Federal de Lavras, Brasil
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Universidad Privada del Valle, Bolivia
MSc. Gerber Nina Chuquimia,
Universidad Privada del Valle, Bolivia
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Universidad Católica Boliviana "San Pablo",
Bolivia
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Universidad Privada del Valle, Bolivia
Ing. Nahúm Gamalier Cayo Chileno,
Universidade Federal de Lavras, Brasil
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Universidad Privada del Valle, Bolivia
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Universidad Privada del Valle, Bolivia
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Universidad Mayor de San Simón, Bolivia
MSc. Gonzalo Guzmán Orellana,
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Bolivia, Bolivia
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Autoridades Universitarias
MSc. Gonzalo Ruiz Ostria
Rector
Diego Villegas Zamora, PhD
Vicerrector Académico
MSc. Sandra Ruíz Ostria
Vicerrectora de Interacción Social
Lic. Daniela Zambrana Grandy
Secretaria General
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Vicerrector Académico Subsede La Paz
MSc. Ana Cárdenas Angulo
Vicerrector Académico Subsede Santa Cruz
MBA. Carlos Torricos Mérida
Vicerrector Académico Subsede Sucre
MSc. Miguel Añez Saneshima
Vicerrector Académico Subsede Trinidad
MSc. Jorge Ruíz de la Quintana
Director Nacional de Investigación
Equipo técnico
MSc. Esther Ivonne Rojas Cáceres
Coordinadora de Publicaciones y Difusión
Cientíca
Lic. Luis Marco Fernández Sandoval
Coordinador de Producción Audiovisual
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Es parte de:
Universidad Privada del Valle
Telf: (591) 4-4318800 / Fax: (591) 4-4318886.
Campus Universitario Tiquipaya.
Calle Guillermina Martínez, s/n, Tiquipaya.
Casilla Postal 4742.
Cochabamba – Bolivia.
Depósito Legal Nº 2-3-66-09
La reproducción parcial o total de los
artículos está permitida en tanto las
fuentes sean citadas.
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Páginas
Editorial
Editorial
Ing. Elias Choque Maidana.........................................................................................................................5
Modelado del comportamiento de un amplicador de
potencia para 5G utilizando Machine Learning
Modeling the Behavior of a Power Amplier for 5G Using Machine Learning
Miguel Angel Chiri, Hugo Orlando Condori Quispe.....................................................................................6-14
Diseño e implementación de un sistema de comunicación, archivo y visualización
de imágenes médicas para la integración de la Red de salud Cercado
Design and implementation of a communication, archiving and visualization system for medical
images for the integration of the Cercado health network
Eylen Jhuliana Mercado Ontiveros, Rodrigo Martinez Severich...............................................................15-45
Software para la determinación de propiedades pVT
aplicado al sector Upstream – Midstream
Software for determining pVT properties applied to the Upstream – Midstream area
Dennis Luque Veliz...................................................................................................................................46-68
Aplicaciones de implantes cerebrales y su trascendencia en la actualidad
Applications of brain implants and their importance today
Sierra Martínez Natalia, Angulo Noelia.....................................................................................................69-87
Bitcoin: Un Análisis Histórico antes del Cuarto Halving
“Bitcoin: A Historical Analysis before the Fourth Halving”
Juan Crespo Vargas, Richard Brandon Ramos Pacheco, Alfredo Carrillo Mendoza.................................88-101
Dispositivos para control de glucosa a través del sudor en diabéticos
Device for glucose control through sweat in diabetics
Keila Cusi Machaca..............................................................................................................................102-119
ÍNDICE
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5
NOTA EDITORIAL
Apreciada comunidad académica:
En el Journal Boliviano de Ciencias, nos complace presentar la edición del Volumen 20 Número 55, la
cual se distingue por una rica colección de trabajos de investigación que abarcan diversos ámbitos de la
ingeniería. En esta ocasión, destacamos la sinergia lograda entre la revista y el Instituto de Ingenieros
Eléctricos y Electrónicos (IEEE) Bolivia a través de su evento insignia Bolivian Engineering and Technology
Congress (BETCON XII), evento que ha sido fundamental para impulsar la participación de investigadores
nacionales e internacionales, enriqueciendo el contenido de esta edición.
en el campo de la ingeniería en Bolivia y la región. Desde estudios de caso que analizan el sistema de
comunicación de la red de salud Cercado, hasta la aplicación de implantes cerebrales, dispositivos para
control de glucosa en diabéticos, y el tema de Bitcoin.
La sinergia entre el Journal Boliviano de Ciencias y el IEEE Bolivia a través de BETCON XII ha sido
fundamental para fortalecer la investigación en ingeniería en Bolivia. El evento ha servido como plataforma
para que investigadores de universidades, centros de investigación y empresas presenten sus trabajos más
recientes, generando un espacio de intercambio de conocimientos y colaboración entre pares.
Como presidente del IEEE Bolivia, espero que este tipo de cooperaciones con la Univalle y su revista JBC
sean continuas para impulsar el desarrollo de la investigación en Bolivia y en la región.
Ing. Elias Choque Maidana
Presidente IEEE – Sección Bolivia
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Citar como: Chiri Yupanqui,
M. A., & Condori Quispe, H. O.
Modelado del comportamiento
para 5G utilizando Machine
Learning. Journal Boliviano De
Ciencias, 20(55) 6-14. https://
doi.org/10.52428/20758944.
v20i55.1101
Revisado: 18/03/2024
Aceptado: 14/06/2024
Publicado: 20/12/2023
Declaración: Derechos de
autor 2024 Miguel Angel Chiri,
Hugo Orlando Condori
Quispe, Esta obra está bajo una
licencia internacional Creative
Commons Atribución 4.0.
Los autores/as declaran no tener
en la publicación de este
documento.
Tipo de artículo: Investigación
Modelado del comportamiento de un amplicador de
potencia para 5G utilizando Machine Learning
Miguel Angel Chiri Hugo Orlando Condori Quispe
1. Estudiante. Universidad Mayor de San Andrés. La Paz. Bolivia. ma.chiriyp@gmail.com
2. Ingeniero de Hardware RF, Docente. Universidad Mayor de San Andrés. La Paz. Bolivia.hugo.
condori@fulbrightmail.org
RESUMEN
El propósito principal de esta investigación es modelar el comportamiento de
Para lograr este objetivo, se utiliza el software Advanced Design System (ADS)
transforman en datos tabulares. Estos datos son esenciales para el entrenamiento
del modelo. Se emplea el intérprete de Python de ADS, para este propósito. Los
resultados obtenidos muestran una notable concordancia con el comportamiento
propuesto. Este hallazgo no sólo
sino que también sugiere la aplicabilidad de estas técnicas en el modelado de
Palabras clave:
ABSTRACT
The main purpose of this research is to model the behavior of a radio frequency
use Keysight’s ADS software. First, relevant data from graphs is obtained and
transformed into tabular data. This data is essential for training the model. The
obtained results show a remarkable agreement with the expected behavior of
also suggests the applicability of these techniques in the modeling of diverse
electronic systems with a high degree of accuracy and reliability.
Keywords:
1. INTRODUCCIÓN
1.1. Contexto Tecnológico
Las tecnologías de comunicación inalámbrica están evolucionando a un ritmo
acelerado hacia la quinta generación (5G) (Huo,2017). Esta nueva generación
promete avances sin precedentes en velocidad de datos, latencia y capacidad de
conexión, con el potencial de revolucionar la forma en que nos comunicamos e
interactuamos con el mundo que nos rodea (Yang,2018; Xiom,2021 ).
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Para alcanzar estos objetivos, se requiere un desarrollo tecnológico integral que
abarca diversos aspectos, incluyendo el diseño y optimización de los subsistemas de
señales de radiofrecuencia (RF) para su transmisión efectiva (Colzani,2022; Ji,
2023;Mounir,2022 ).
1.2. Relevancia del Modelado
desempeñan un papel crucial al permitir simular y analizar el comportamiento del
lo que es esencial para garantizar un funcionamiento óptimo en entornos de
comunicación de alta velocidad como el 5G.
y los costos de desarrollo. Al permitir pruebas virtuales exhaustivas antes de la
construcción de prototipos físicos, los modelos agilizan el proceso de desarrollo
al eliminar la necesidad de iteraciones costosas y prolongadas (Xiaom, 2021; Huo,
2017). Esto no sólo acelera la llegada al mercado de productos 5G, sino que también
reduce los costos asociados con la fabricación y prueba de prototipos físicos, lo
tecnología.
1.3. Enfoque Basado en Machine Learning
El Machine Learning (ML) ha emergido como una herramienta poderosa en el
modelado de sistemas complejos (Ma,2018). En el contexto del modelado de
2019). Una de ellas radica en su capacidad de aprendizaje a partir de datos. Los
algoritmos de ML tienen la capacidad de aprender de grandes conjuntos de datos,
datos de los PA comerciales (Liu, 2012).
2. METODOLOGÍA
varias etapas clave.
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Figura N° 1. Etapas del modelado del PA usando ANNs. Fuente: Elaboración
propia, 2024.
En primer lugar, el modelo propuesto puede ser visualizado como un sistema de
entrada y salida. Las señales de entrada comprenden los datos experimentales
ganancia, la respuesta AM/AM y la respuesta AM/PM en diversas condiciones
operativas. Estos datos son esenciales para entrenar y validar la red neuronal
El modelo de machine learning se diseñó considerando las siguientes variables:
Entrada: Voltaje de entrada.
Salida: Voltaje de salida y fase.
Figura N° 2.
experimentales) y salidas (voltaje y fase predichos). Fuente: Elaboración propia,
2024.
la información de entrada y genere predicciones precisas del voltaje de salida y la
fase correspondiente. Esencialmente, la red neuronal actúa como un componente
central que interpreta los datos experimentales y los transforma en salidas útiles, lo
que proporciona un marco sólido para entender y modelar el comportamiento del
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2.1. Obtención de los datos
TGA4548, operando en la banda de frecuencia de 17 a 20 GHz, con énfasis en la
frecuencia central de 17.7 GHz. Se seleccionaron las respuestas de ganancia (dB) y
AM-PM (grados) como las variables principales para el modelado.
Figura N° 3.
se consideraron solo los datos en esta región
de salida, las cuales varían para una potencia de entrada desde aproximadamente
-7 hasta 11 dBm.
los voltajes de entrada y salida utilizando ecuaciones matemáticas derivadas de los
datos tabulares:
Para calcular el voltaje de entrada:
Para calcular el voltaje de salida:
La fase se convierte a radianes:
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2.2. Entrenamiento del Modelo
Figura N° 4. Flujograma del script usado para crear el modelo. Fuente:
Elaboración propia, 2024.
El entrenamiento del modelo se realizó utilizando un archivo de texto generado
previamente, el cual contiene los datos de voltaje de entrada, voltaje de salida y
con 5 nodos. Durante este proceso, se generaron dos archivos: uno que contiene los
datos de salida del modelo, y el otro presenta el modelo en forma de ecuación, que
se describe a continuación:
Donde:
Y donde:
Las constantes son generadas en el entrenamiento.
2.3. Implementación en ADS
Las ecuaciones del modelo se implementaron en un esquemático de ADS utilizando
variables, permitiendo su integración en el entorno de simulación de ADS. Se
utilizó un controlador de equilibrio armónico HB, con la potencia de entrada como
parámetro, variando desde -7 dBm hasta 11 dBm. Para conectar el modelo con la
entrada y salida del circuito, se empleó el componente FDD (Frequency Domain
eléctrica en cualquier puerto y convertirla en parte de una función, permitiendo un
control preciso de la entrada y salida del circuito.
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3. RESULTADOS
diversas variables de interés. Entre estas variables se incluyeron la potencia de
entrada y salida, la fase, la ganancia.
Figura N° 5. Resultados obtenidos de la simulación. Fuente: Elaboración propia,
2024.
4. DISCUSIÓN, DESARROLLO Y ANÁLISIS
4.1 Discusión
- El voltaje de entrada del FDD es _sv(1,1), entonces para emular una
resistencia de entrada de 50 ohms se estableció la corriente de entrada en
I[1,1]=_sv(1,1)/50 (I=V/R)
- El voltaje de salida del FDD es V[2,1], presentado de manera polar como:
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Para validar el modelo, se presenta a continuación una tabla que compara los datos
originales con los generados por el modelo. Adicionalmente, se calcula porcentaje
de error para las dos variables estimadas: el voltaje de salida y la fase.
DATASHEET MODELO
vin vout fase vout fase
0,14125375 6,30957344 -0,00785398 6,27018834 -0,00783111
0,17782794 7,76247117 0,003490659 7,74928015 0,00429459
0,19952623 8,51138038 0,007853982 8,56274395 0,00863299
0,22387211 9,44060876 0,013613568 9,46581474 0,01323755
0,25118864 10,4712855 0,018849556 10,4655031 0,01805527
0,28183829 11,6144861 0,023212879 11,5675636 0,02300346
0,31622777 12,7350308 0,027401669 12,7759207 0,02793755
0,35481339 14,1253754 0,031241394 14,1089305 0,03122337
0,39810717 15,4881662 0,03281219 15,4468009 0,03281915
0,44668359 16,9824365 0,040491639 16,9324399 0,03994675
0,50118723 18,6208714 0,039793507 18,6599488 0,04062058
0,56234133 20,4173794 0,040491639 20,4419864 0,04077219
0,63095734 22,1309471 0,040666172 22,2535082 0,04030093
0,70794578 23,9883292 0,039793507 24,0730245 0,03903895
0,79432823 26,0015956 0,036302848 25,8860102 0,03683531
0,89125094 27,8612117 0,033161256 27,6906702 0,03356849
1 29,5120923 0,029670597 29,5036296 0,02915535
1,12201845 31,2607937 0,023387412 31,3650408 0,02355591
porcentaje de error vout 0,32104739
porcentaje de error fase 3,06759033
Como se puede observar, los valores del porcentaje de error para ambas variables, el
voltaje de salida y la fase, se encuentran dentro de un rango considerado aceptable
para la precisión del modelo. Este resultado sugiere una adecuada concordancia
entre los datos originales y los generados, lo cual valida la capacidad predictiva
del modelo bajo las condiciones evaluadas. Existe la posibilidad de mejorar la
precisión incrementando el número de nodos en la capa de entrada y en las capas
ocultas, o bien, aumentando el número de capas ocultas. Sin embargo, esto también
incrementaría la complejidad del modelo.
Para mejor visualización de los resultados se convierten los resultados a sus
equivalentes en potencia de entrada, potencia de salida, y fase, y se comparan estos
datasheet para mejor visualización:
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Figura N° 6. Comparación de las respuestas de ganancia y potencia de salida.
Fuente: Elaboración propia, 2024.
Figura N° 7. Comparación de las respuestas de fase. Fuente: Elaboración propia,
2024.
salida y fase del modelo exhiben una tendencia similar a las del datasheet, aunque
se observan pequeñas diferencias que podrían atribuirse a la naturaleza del proceso
de modelado.
5. CONCLUSIONES
El presente trabajo ha alcanzado un modelado exitoso del comportamiento de un
La validación del modelo se llevó a cabo mediante su comparación con el
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en sistemas de comunicación 5G y otras aplicaciones de relevancia tecnológica.
Las implicaciones y aplicaciones de este trabajo son amplias y prometedoras y
abre un abanico de posibilidades para el desarrollo de modelos más precisos de
componentes y sistemas electrónicos en diferentes áreas de la ingeniería, como la
electrónica de potencia, la electrónica de control y la electrónica automotriz, entre
otras.
7. REFERENCIAS
Colzani, A., Fumagalli, M., Fonte, A., Traversa, A., & Ture, E. (2022, September).
Long-Reach E-band HPA for 5G Radio Link. In 2022 52nd European Microwave
Conference (EuMC) (pp. 760-763). IEEE.
Dikmese, S., Anttila, L., Campo, P. P., Valkama, M., & Renfors, M. (2019, August).
In 2019 IEEE MTT-S International Microwave Conference on Hardware and
Systems for 5G and Beyond (IMC-5G) (pp. 1-3). IEEE.
Huo, Y., Dong, X., & Xu, W. (2017). 5G cellular user equipment: From theory to
practical hardware design. IEEE Access, 5, 13992-14010.
Ji, H. G., Jeong, J. H., & Kang, D. M. (2023). Balanced GaN HPA MMIC for
5G FR2 Band Base Station. The Journal of Korean Institute of Electromagnetic
Engineering and Science, 34(6), 444-449.
computation and machine learning techniques. IEEE Transactions on Computer-
Aided Design of Integrated Circuits and Systems, 31(7), 981-993.
Ma, R., Benosman, M., Manjunatha, K. A., Komatsuzaki, Y., Shinjo, S., Teo, K.
H., & Orlik, P. V. (2018, August). Machine-learning based digital Doherty power
Technology (RFIT) (pp. 1-3). IEEE.
Mounir, M., El Mashade, M. B., Aboshosha, A. M., & Youssef, M. I. (2022).
Impact of HPA nonlinearity on the performance of power domain OFDM-NOMA
system. Engineering Research Express, 4(2), 025004.
Xiao, K., & Zhang, W. (2021, April). Systematic study on hardware optimization
of 5G communication. In 2021 5th International Conference on Computing
Methodologies and Communication (ICCMC) (pp. 92-96). IEEE.
Yang, Y., Xu, J., Shi, G., & Wang, C. X. (2018). 5G wireless systems. Springer
International Publishing.
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Citar como: Mercado
Ontiveros, E. J., & Martinez
Severich, R. Diseño e
implementación de un sistema
de comunicación, archivo y
visualización de imágenes
médicas para la integración
de la red de salud Cercado .
Journal Boliviano De Ciencias,
20(55). 15-45 https://doi.
org/10.52428/20758944.
v20i55.1029
Revisado: 18/12/2023
Aceptado: 16/01/2024
Publicado: 30/06/2024
Declaración: Derechos de
autor 2023 Mercado Ontiveros,
E. J., & Martinez Severich,
R., Esta obra está bajo una
licencia internacional Creative
Commons Atribución 4.0.
Los autores/as declaran no tener
en la publicación de este
documento.
Proyecto de ingeniería aplicada
Diseño e implementación de un sistema de comunicación,
archivo y visualización de imágenes médicas para la
integración de la Red de salud Cercado
Design and implementation of a communication, archiving and visualization system for medical
images for the integration of the Cercado health network
Eylen Jhuliana Mercado Ontiveros1 Rodrigo Martinez Severich2
1. Estudiante de la carrera de Ingeniería Biomédica, Universidad Privada del
Valle, Cochabamba, Bolivia. Correo electrónico corporativo. moe0027325@
est.univalle.edu
2. Docente del departamento de Ingeniería Biomédica, Universidad Privada
del Valle, Cochabamba, Bolivia. Correo electrónico corporativo. rmartinezs@
univalle.edu
RESUMEN
El presente proyecto aborda el diseño e implementación de un sistema de
comunicación, archivo y visualización de imágenes médicas para la Red de
salud Cercado que está constituida por 33 establecimientos de salud. El objetivo
el manejo de imágenes médicas.
El sistema desarrollado integra un PACS que permite el almacenamiento y acceso
centralizado de imágenes médicas, un visualizador web DICOM que facilita la
visualización de imágenes médicas, desde cualquier dispositivo con conexión
a Internet; y un sistema de reportes que agiliza el proceso de generación de
informes médicos.
colaboración entre los establecimientos de salud. Los médicos pueden acceder
rápidamente a las imágenes médicas y reportes, lo que facilita la toma de
decisiones clínicas y mejora la continuidad de atención. Además, se ha logrado
optimizar la gestión de imágenes, disminuyendo la necesidad de almacenamiento
físico, facilitando la búsqueda y recuperación de estudios anteriores. Esto ha
permitido a los profesionales de salud, acceder de manera rápida y segura a la
información necesaria para realizar un diagnóstico y tratamiento de los pacientes.
Los resultados obtenidos respaldan la adopción de tecnologías digitales en
comunicación, colaboración, gestión de datos y seguridad de la información
médica.
Palabras clave: DICOM, PACS, Teleradiología, Imagen médica.
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16
ABSTRACT
This project deals with the design and implementation of a communication,
archiving and visualization system of medical images for the Cercado Health
Network, which is made up of 33 Health Establishments. The main objective is
and quality, through the adoption of digital technologies in the management of
medical images.
The developed system integrates a PACS which allows the storage and centralized
access of medical images, a DICOM web viewer that facilitates the visualization
of medical images, from any device with an Internet connection; and an automated
reporting system which streamlines the medical report generation process.
collaboration between health facilities. Physicians can quickly access medical
images and reports, facilitating clinical decision-making and improving continuity
of care. In addition, image management has been optimized, eliminating the
need for physical storage, and facilitating the search and recovery of previous
studies. This has allowed health professionals to quickly and securely access the
information necessary to diagnose and treat patients.
The results obtained support the adoption of digital technologies in the management
data management, and security of medical information.
Keywords: DICOM, PACS, Teleradiology, Medical imaging
1. INTRODUCCIÓN
Un establecimiento de salud es una infraestructura pública o privada que presta
servicios de salud como ser: consulta externa, imagenología, emergencia,
laboratorio, UTI, entre otros. El servicio de imagenología está conformado por
sistemas que generan imágenes médicas; para el apoyo de diagnóstico por
imagen, denominados modalidades tales como: Radiografía Computarizada (CR),
Radiografía Digital Directa (DR), Resonancia Magnética (MRI), Tomografía Axial
Computarizada (TC), Ultrasonido (US), etc. Siendo las imágenes médicas las
del cuerpo humano.
Una Red de salud está conformada por diferentes establecimientos de salud
públicos, los cuales tienen como objetivo, realizar la prestación de servicios de
salud integral a la población que no se encuentre cubierta por el Seguro Social
de Corto Plazo; de forma gratuita, según establece la Ley 1152, emitida el 20 de
febrero de 2019. Buscando la atención de salud como un conjunto articulado y
continuo de acciones en promoción de la salud, prevención de la enfermedad,
curación y rehabilitación.
En los últimos años con el crecimiento exponencial de la población, los sistemas
de información clínica generan y almacenan grandes cantidades de información
asociados al diagnóstico. Lo que llevó a la adaptación de nuevas tecnologías y
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la búsqueda de herramientas y soluciones necesarias para contribuir a un mejor
desarrollo en la adquisición, almacenamiento y transmisión de imágenes médicas.
Un PACS (Picture Archiving and Communication System) es un sistema que
permite el archivo y comunicación de imágenes médicas, el cual es alimentado
por las modalidades. El protocolo de comunicación que utilizan los sistemas PACS
es el DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine) que permite
la interacción entre las modalidades de imagenología, estaciones de trabajo y
visualizadores.
DICOM es un estándar internacional que se encarga de la comunicación,
almacenamiento y transmisión de imágenes digitales en radiología. Se formó
debido a la necesidad de establecer una plataforma en la que todas las especialidades
de rayos X pudieran compartir información; y adoptar un lenguaje uniforme que
permitiera a todas las modalidades, intercambiar imágenes médicas entre ellas.
Este estándar permite establecer un formato que permita intercambiar datos con la
calidad necesaria para su uso clínico.
La implementación de estos sistemas radica en la eliminación de la placa
imágenes médicas desde los diferentes servicios de salud que lo requieran; dentro
de un establecimiento de salud, mediante una transmisión segura de datos de los
pacientes.
Hoy por hoy, es posible realizar la implementación de un PACS en una Red de
salud, para la administración de la comunicación, archivo y visualización de
las imágenes médicas de manera interhospitalaria, con el objetivo de integrar la
información clínica generada, optimizar recursos y realizar un diagnóstico por
2. METODOLOGÍA
2.1 Enfoque de investigación
El enfoque de investigación que se llevó a cabo es cuantitativo debido a que se
del Hospital del Norte, DR del Hospital Cochabamba y DR del Hospital del Sud
de la Red de Salud Cercado, para establecer la comunicación DICOM y envío
de información al PACS; y se tuvo acceso a la visualización de las imágenes
médicas almacenadas en la Base de Datos a través de la APP WEB, desde los 22
Centros de salud de Primer nivel ambulatorios que corresponden al 69.7% de los
establecimientos de salud de la Red de Salud Cercado.
2.2 Tipo de investigación
El tipo de investigación que se realizó fue de tipo descriptivo debido a que se
mencionó las características más importantes del PACS; además, es de tipo
explicativo y exploratorio porque se implementó un sistema de archivo y
comunicación de imágenes médicas, en el que se indicó el desarrollo y las
condiciones bajo las que se implementó. Se trabajó en el desarrollo de una solución
mediante la investigación de estos temas poco tratados.
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ISSN Digital: 2075-8944 ISSN Impreso: 2075-8936
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2.3 Métodos
El método que se llevó a cabo fue de tipo teórico, el proyecto se basó en la
investigación documental, para conocer todos los parámetros más importantes que
se requieren para desarrollar el sistema.
Por otro lado, se siguió un método analítico debido a que se realizó una investigación
de todas las partes integrantes, para descubrir los elementos esenciales que lo
conforman y las características que debe tener el sistema para que sea funcional,
2.4 Metodología del software
Se siguió la metodología ágil Kanban; este método permite una mejor organización
mejores resultados.
2.5 Técnicas
La técnica que se implementó fue mediante la revisión documental y trabajo de
campo, esta información nos aportó conocimiento, y nos ayudó al momento de
realizar la implementación del sistema en los Establecimientos de Salud de la Red
de Salud Cercado.
2.6 Población
atendidos en los establecimientos de salud de la Red de salud Cercado, para recibir
a la información selectiva, una arquitectura escalable, tecnología web integrada y
una interfaz de usuario consistente.
2.7 Fuentes
Las fuentes tomadas en cuenta fueron primarias debido a que se recopiló información
de los establecimientos de salud de la Red de salud Cercado, la Secretaría Municipal
de Salud del Gobierno Autónomo Municipal de Cochabamba, documentos, libros
y fuentes secundarias, debido a que gran información se encuentran en diferentes
sitios web.
2.8 Ingeniería del proyecto
El proyecto integra un sistema de comunicación, archivo y visualización de imágenes
médicas para la integración de la Red de salud de Cercado. Para la realización
del proyecto de investigación, se llevó a cabo una serie de procedimientos que
de los hospitales de segundo nivel que conforman la Red de salud de Cercado,
con el objetivo de que las modalidades puedan establecer comunicación con
de datos entre varios dispositivos a través de la red DICOM, otorgando la
capacidad de mandar las imágenes médicas y datos relacionados para su posterior
almacenamiento.
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La comunicación entre las modalidades y el PACS se realizó mediante una IP
imágenes médicas en formato digital, se procedió a enviarlas a un servidor que
posteriormente se integró a la base de datos denominada ImageServer.
El desarrollo de la aplicación web nos permitió extraer la información DICOM a
partir de la base de datos ImageServer. Además, nos posibilitó la visualización de
las diferentes imágenes médicas correspondientes a todos los estudios realizados
en los diferentes establecimientos de salud. La aplicación web incluye un conjunto
de herramientas que facilitan el procesamiento digital de imágenes, como ajuste de
contraste, brillo, negativo y zoom. Estas herramientas han mejorado la capacidad
del personal de salud para realizar diagnósticos más precisos. El visualizador
desarrollado también incorpora una herramienta de medición que permite
proporcionar al médico información de gran importancia para la caracterización de
la anatomía de diversos órganos o partes del cuerpo humano.
Para el acceso a la aplicación web se realizó la implementación de un inicio de
sesión. La aplicación cuenta con diferentes tipos de usuarios, cada uno con roles
- Administrador: Responsable de crear a los operadores (personal de salud)
de los diferentes establecimientos de salud. Estos operadores formarán
parte de diferentes servicios, como consulta externa, cirugía, emergencias,
imagenología, entre otros.
- Técnico: Posee acceso al PACS y es el responsable de gestionar el
almacenamiento de las imágenes médicas.
- Operador: Tiene acceso a la lista de pacientes que se realizaron los
estudios en los establecimientos de salud, con la posibilidad de realizar
la visualización de las imágenes médicas, las cuales también podrán ser
encontradas mediante un buscador según el nombre del paciente, tipo de
estudio y la fecha en la que se realizó. Además, el operador cuenta con
acceso a un conjunto de herramientas que podrán ser utilizadas para un
mejor diagnóstico y brindar una atención más rápida.
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Figura N° 1. Diagrama de bloques. Fuente: Elaboración propia, 2023.
2.8.1 Instalación y conguración del PACS
El PACS fue implementado utilizando una Aplicación Web en ASP.NET basado
en el software libre Clear Canvas DICOM Sever v13.2, donde se realizaron
de almacenamiento de las imágenes DICOM y creación de la partición de
almacenamiento.
Clear Canvas DICOM Server v13.2 crea un acceso directo de la APP WEB,
http://localhost:81/ImageServer y una vez ejecutado, se abre el navegador