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Carbon storage in the different compartments of two systems of shrubs of the southwestern Iberian Peninsula
(Springer Science+Business Media, 2015) Juan Carlos Alías; M. García; T. Sosa; Cristina Valares Masa; Natividad Chaves
Eficacia y Seguridad de la Inteligencia Artificial en la Detección del Cáncer Cervicouterino Mediante Citología Líquida y Colposcopia Asistida: Revisión Sistemática de la Literatura
(Latin American Association for the Advancement of Sciences, 2025) Daniel Sánchez Knupflemacher; M. García; Simeon J. Palomino; Pascual Aguilar; P. Sanchez; Melissa Guadalupe Castañeda López
Introducción: El cáncer cervicouterino continúa siendo una causa significativa de morbilidad y mortalidad en mujeres, especialmente en países de ingresos bajos y medios. Aunque la citología líquida y la colposcopia son herramientas fundamentales en el tamizaje, presentan limitaciones importantes en sensibilidad diagnóstica y dependencia del operador. La inteligencia artificial (IA), particularmente los modelos de aprendizaje profundo, ha emergido como una alternativa prometedora para optimizar estos procesos. Objetivo: Evaluar sistemáticamente la eficacia diagnóstica y la seguridad clínica de la inteligencia artificial aplicada a la detección del cáncer cervicouterino mediante citología líquida y colposcopia asistida por IA. Métodos: Se realizó una revisión sistemática siguiendo los lineamientos PRISMA. Se buscaron estudios publicados entre 2018 y 2024 en PubMed, Scopus y Web of Science. Se incluyeron ensayos clínicos, estudios diagnósticos y de cohorte que evaluaran el desempeño de modelos de IA en citología líquida y colposcopia. La calidad metodológica se evaluó mediante la herramienta QUADAS-2. Resultados: De 1,172 estudios identificados, 15 cumplieron con los criterios de inclusión. Los modelos de IA analizados reportaron sensibilidades de hasta 98 %, especificidades mayores al 90 % y áreas bajo la curva (AUC) superiores a 0.90. Ensayos como CerviCARE-AI, CAIADS y Smart‑CCS demostraron mejoras sustanciales en la detección de lesiones intraepiteliales cervicales de alto grado (NIC 2+), así como reducción en la variabilidad diagnóstica y optimización de la toma de biopsias. Conclusiones: La evidencia actual respalda la integración de la inteligencia artificial como herramienta complementaria en los programas de tamizaje para cáncer cervicouterino, especialmente en contextos con recursos limitados. Sin embargo, su implementación clínica requiere estandarización de métricas, validación multicéntrica y regulación ética que garantice transparencia, equidad y seguridad en su uso.
Factores influyentes en la vulnerabilidad ante desastres naturales en Bolivia 1980 – 2012
(2017) M. García; Hernán Augusto Ordóñez Naranjo
Las pérdidas económicas causadas por la falta del manejo del riesgo climático en el mundo representan un gran porcentaje del PIB. Estos efectos se intensifican en aquellos países en vías de desarrollo debido a una gran variedad de aspectos. En Bolivia, estas pérdidas representan no sólo una dificultad para alcanzar las metas de crecimiento del país, sino también las de estabilidad política y económica. Los desgastes económicos que representan las inundaciones, sequías y otros eventos climáticos poseen un costo de oportunidad significativo. Con el fin de explicar la vulnerabilidad que presenta el país, se analizaron posibles factores que influyen sobre la misma. Para ello se realizó un modelo econométrico revelando la existencia de relaciones a largo plazo entre la inversión pública y el saldo de la balanza comercial con la vulnerabilidad en el país medida en cantidad de muertes y afectados como proporción de la población total.