Impacto de la inteligencia artificial en la mejora de la adquisición, el procesamiento y el diagnóstico por imágenes mediante resonancia magnética y tomografía de emisión de positrones de la enfermedad de Alzheimer: una revisión de alcance

Olulo Sanchez, Emperatriz Mylin; Salazar Monroy, Katterli Giulianna; Ramos Llanos, Zahira Yamira

dc.contributor.advisor	Bravo Puente, Guillermo	es_ES
dc.contributor.author	Olulo Sanchez, Emperatriz Mylin	es_ES
dc.contributor.author	Salazar Monroy, Katterli Giulianna	es_ES
dc.contributor.author	Ramos Llanos, Zahira Yamira	es_ES
dc.date.accessioned	2026-03-27T20:16:32Z
dc.date.available	2026-03-27T20:16:32Z
dc.date.issued	2025
dc.identifier.other	217446	es_ES
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12866/18468
dc.description.abstract	Antecedentes: La enfermedad de Alzheimer (EA) es una alteración neuronal progresivo neurodegenerativo caracterizada por la acumulación anormal del β-amiloide y la proteína tau en el cerebro. Según la OMS, afecta a unos 60 millones de sujetos en el mundo, presentándose con mayor incidencia en personas de la tercera edad y en el sexo femenino. Objetivo: La presente revisión busca explorarla evidencia disponible sobre el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el mejoramiento de la adquisición, el procesamiento y la interpretación de imágenes adquiridas por Resonancia Magnética (RM) y tomografía por Emisión de Positrones (PET) en el diagnóstico de la EA. Metodología: Se realizo una revisión de alcance siguiendo con una extensión de PRISMA, la búsqueda se realizó en base de datos MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library, y otras plataformas como SciELO, Web of Science, Scopus y Google Scholar. Además, se consultó literatura gris en el base de datos ALICIA, incluimos estudios con acceso completo, del 2015 al 2025. Resultados: Se seleccionaron 14 publicaciones para el estudio, que se clasifico según los objetivos específicos. Los diseños de estudio incluyeron mayoritariamente estudios experimentales y de cohorte. En cuanto al tipo de inteligencia artificial utilizada, predominó el uso de técnicas de Deep Learning (como CNN y GNN), seguido por Machine Learning, Conclusión: la IA se posiciona como una herramienta crucial y emergente en el diagnóstico por imágenes de la enfermedad de Alzheimer, al intervenir eficazmente en todo el flujo de trabajo radiológico, desde la adquisición, pasando por el procesamiento, hasta la interpretación diagnostica.	en_ES
dc.description.abstract	Background: Alzheimer’s disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder characterized by the abnormal accumulation of β-amyloid and tau proteins in the brain. According to the World Health Organization (WHO), it affects approximately 60 million people worldwide, with a higher prevalence in women and older adults. Objective: This review aims to explore the available evidence on the impact of artificial intelligence (AI) in improving the acquisition, processing, and diagnostic interpretation of magnetic resonance imaging (MRI) and positron emission tomography (PET) in Alzheimer’s disease. Methodology: A scoping review was conducted following an extension of the PRISMA guidelines. The search was carried out in data bases such as MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library, and other relevant platforms including SciELO, Web of Science, Scopus, and Google Scholar. Grey literature was also consulted through the ALICIA repository. We included full-text studies published between 2015 and 2025. Results: Fourteen publications were selected for this study and categorized according to specific objectives. The study designs mainly included experimental and cohort studies. Regarding the type of artificial intelligence used, deep learning techniques (such as CNN and GNN) predominated, followed by machine learning approaches. Conclusion: AI is emerging as a crucial tool in Alzheimer’s disease imaging diagnosis, playing an effective role throughout the entire radiological workflow—from acquisition and processing to diagnostic interpretation.	es_US
dc.format	application/pdf	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.publisher	Universidad Peruana Cayetano Heredia	es_ES
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	es_ES
dc.rights.uri	Https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es	es_ES
dc.subject	Inteligencia Artificial (IA)	es_ES
dc.subject	Enfermedad de Alzheimer (EA)	es_ES
dc.subject	Resonancia Magnética (IRM)	es_ES
dc.subject	Tomografía por Emisión de Positrones (PET)	es_ES
dc.title	Impacto de la inteligencia artificial en la mejora de la adquisición, el procesamiento y el diagnóstico por imágenes mediante resonancia magnética y tomografía de emisión de positrones de la enfermedad de Alzheimer: una revisión de alcance	es_ES
dc.title.alternative	Impact of artificial intelligence on improving the acquisition, processing and diagnosis of Alzheimer's disease by magnetic resonance and positron emission tomography: a scope review	es_US
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	es_ES
thesis.degree.name	Licenciado en Tecnología Médica en la Especialidad de Radiología	es_ES
thesis.degree.grantor	Universidad Peruana Cayetano Heredia. Facultad de Medicina Alberto Hurtado	es_ES
thesis.degree.discipline	Tecnología Médica en la Especialidad de Radiología	es_ES
dc.publisher.country	PE	es_ES
dc.subject.ocde	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.12	es_ES
dc.subject.ocde	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.25	es_ES
dc.subject.ocde	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.04.02	es_ES
renati.author.dni	72360212
renati.author.dni	76272172
renati.author.dni	76206376
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0009-0004-3846-6751	es_ES
renati.advisor.dni	9218831
renati.type	https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis	es_ES
renati.level	https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional	es_ES
renati.discipline	915076	es_ES
renati.juror	Luis Miranda, Cecilia	es_ES
renati.juror	Lozano Castro, John Melvi	es_ES
renati.juror	Aguilar Torres, David	es_ES