Sistema Automatizado de Imagenología del Instituto Nacional de Oncología y Radiobiología basado en software libre

Autores/as

Palabras clave:

Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, Imagenología, Visor de imágenes

Resumen

Introducción: el proceso de transformación digital de la sociedad que se desarrolla en Cuba, impacta en el sector de la salud. Los servicios de Imagenología beneficiados por este proceso conciben la búsqueda de alternativas a través de la migración paulatina hacia el software libre, mantiene la soberanía tecnológica. Objetivo: describir la implementación del Sistema Automatizado de Imagenología del Instituto Nacional de Oncología y Radiobiología basado en Software Libre. Método: se desarrolló un estudio de innovación tecnológica. Fueron evaluadas por especialistas las características técnicas de visores de imágenes y se seleccionaron los visores con licencia gratuita basados en software libre. Se aplicó una encuesta en aras de conocer la satisfacción con las características y usabilidad de los visores seleccionados. La implementación dividió el análisis en visores para las estaciones de trabajo de informe radiológico y visores web. Resultados: de los ocho visores en análisis solo cuatro, un 50% (Agnosco DICOM Viewer, Amide, Ginkgo CADx y Synedra View Personal) cumplieron con el requisito de software libre. El Synedra View Personal obtuvo el 80% de la evaluación, muy satisfactorio por las características y usabilidad, utilizado visor en las estaciones de trabajo. Conclusiones: se describió la implementación del Sistema Automatizado de Imagenología del Instituto Nacional de Oncología y Radiobiología DCMINOR basado en software libre. Este brinda las funcionalidades requeridas en el trabajo de los especialistas de Imagenología, eleva la calidad de la atención médica prestada.

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Biografía del autor/a

Ricardo Gómez Vila, Hospital Docente Clínico Quirúrgico Aleida Fernández Chardiet

Ingeniero en Técnica Electrónica. Hospital Docente Clínico Quirúrgico Aleida Fernández Chardiet. Mayabeque.Departamento de Informática

Daniel José Olazabal Guerra, Facultad de Tecnología de la Salud. Universidad de Ciencias Médicas de La Habana. XETID

Licenciado en Tecnología de la Salud en Gestión de la Información en Salud. Profesor Asistente. Facultad de Tecnología de la Salud. Universidad de Ciencias Médicas de La Habana. XETID. La Habana. Cuba

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Publicado

2023-04-16

Cómo citar

1.
Gómez Vila R, Olazabal Guerra DJ. Sistema Automatizado de Imagenología del Instituto Nacional de Oncología y Radiobiología basado en software libre. Rev. Cub. Tecnol. Salud. [Internet]. 16 de abril de 2023 [citado 19 de abril de 2025];14(2):e4061. Disponible en: https://revtecnologia.sld.cu/index.php/tec/article/view/4061

Número

Vol. 14 Núm. 2 (2023): Abril-Junio

Sección

Artículos Originales

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