Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 6 No. 6.1
Edición Especial II 2025
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DESARROLLO DE UNA APLICACIÓN MÓVIL PARA VISUALIZAR RESONANCIAS
CEREBRALES EN 3D Y REALIDAD AUMENTADA
DEVELOPMENT OF A MOBILE APP TO VIEW BRAIN RESONANCE IMAGING IN 3D
AND AUGMENTED REALITY
Autores: ¹Danny Steven Solano Arpi, ²Robinson Josué Barbecho Pineda y
3
Jheyson Steven Gaona
Pineda.
¹ORCID ID: https://orcid.org/0009-0004-0766-5619
²ORCID ID: https://orcid.org/0009-0005-3197-5446
3
ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-8278-3584
¹E-mail de contacto: danny.solano.62@est.ucacue.edu.ec
²E-mail de contacto: robinson.barbecho.61@est.ucacue.edu.ec
3
E-mail de contacto: jheyson.gaona@ucacue.edu.ec
Afiliación: ¹*²*
3*
Universidad Católica de Cuenca, (Ecuador).
Artículo recibido: 10 de Agosto del 2025
Artículo revisado: 14 de Agosto del 2025
Artículo aprobado: 23 de Agosto del 2025
¹Estudiante de ultimo año de la Carrera de Software de la Universidad Católica de Cuenca, (Ecuador).
²Estudiante de ultimo año de la carrera de software de la Universidad Católica de Cuenca, (Ecuador).
3
Técnico de lLboratorio en el XR Laboratorio del Centro de Investigación, Innovación y Transferencia de Tecnología (ICCIT), donde
posteriormente asumió el cargo de coordinador. Es docente en la Carrera de Realidad Virtual y Videojuegos, así como en Sistemas
Biomédicos y Software de la ICCIT, especializado en el desarrollo y aplicación de tecnologías inmersivas para educación, investigación
e industria.
Resumen
El presente trabajo tiene como objetivo la
creación de una aplicación móvil capaz de
visualizar de manera tridimensional
resonancias magnéticas cerebrales mediante un
entorno de realidad aumentada. El principal
propósito principal es evaluar la viabilidad del
desarrollo en el diagnóstico médico y en la
planificación de intervenciones quirúrgicas
cerebrales. El estudio abarca el diseño y la
implementación de la aplicación,
complementado por un análisis de su
usabilidad y de su impacto entre distintas
agrupaciones de usuarios médicos, incluidos
estudiantes y especialistas. Adopta una
metodología centrada en el usuario, lo que
permite integrar varias tecnologías coherentes
con los objetivos iniciales. Tras completar el
desarrollo, se diseñó un estudio exploratorio en
el que un grupo de usuarios de prueba
interactuó con la aplicación y, mediante
encuestas estructuradas, aportó datos sobre la
utilidad percibida, la facilidad de uso y el
impacto previsto en contextos médicos. Los
resultados indicaron un elevado grado de
aceptación, subrayando la nitidez en la
representación de las estructuras cerebrales y el
potencial de la herramienta como soporte en la
toma de decisiones médicas. En base en los
datos analizados, la aplicación desarrollada
tiene el potencial de optimizar los
procedimientos diagnósticos de asistir de
forma precisa la planificación quirúrgica y de
enriquecer la formación teórica-práctica de los
profesionales dedicados a la neurociencia.
Palabras clave: Resonancia magnética
cerebral, Aplicación móvil, Decisiones
médicas, Planificación quirúrgica,
Neurociencia.
Abstract
The principal aim of this study was to develop
a mobile application that allows for the three-
dimensional visualization of brain magnetic
resonance imaging (MRI) scans within an
augmented reality environment, in order to
assess its applicability in medical diagnosis and
the planning of brain surgeries. The scope of
the project included the design and
development of the mobile application, as well
as the evaluation of its usability and impact on
different potential users in the medical field,
including students and professionals. A user-
centered methodology was adopted throughout
the development process, integrating various
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technologies such as 3D modeling, image
processing, and augmented reality to meet the
application’s objectives. Following
development, an exploratory study was
conducted involving trial users who interacted
with the application and completed structured
surveys. These surveys were aimed at
measuring perceived usefulness, ease of use,
and the potential impact of the tool in both
clinical and academic settings. The results
revealed high acceptance among users, who
emphasized the clarity in visualizing brain
structures and the application's potential as a
decision-support tool in clinical environments.
Based on these findings, it is concluded that the
application can significantly contribute to
improving diagnostic accuracy, facilitate
surgical planning, and enhance the academic
training of future medical professionals
specializing in neuroscience and related areas.
Keywords: Brain MRI scans, Mobile
application, Medical decision-making,
Surgical planning, Neuroscience.
Sumário
O objetivo deste estudo foi desenvolver um
aplicativo móvel que permita a visualização
tridimensional de imagens de ressonância
magnética cerebral em um ambiente de
realidade aumentada, com o propósito de
avaliar sua aplicabilidade no diagnóstico
médico e no planejamento de cirurgias
cerebrais. O escopo do projeto incluiu o design
e desenvolvimento do aplicativo móvel, bem
como a avaliação de sua usabilidade e impacto
em diferentes usuários potenciais da área
médica, como estudantes e profissionais.
Durante o processo de desenvolvimento, foi
adotada uma metodologia centrada no usuário,
integrando diversas tecnologias, como
modelagem 3D, processamento de imagens
médicas e realidade aumentada, a fim de
cumprir os objetivos propostos. Após a fase de
desenvolvimento, foi realizado um estudo
exploratório com usuários de teste, que
interagiram com o aplicativo e responderam a
questionários estruturados. Esses questionários
tinham como objetivo medir a utilidade
percebida, a facilidade de uso e o impacto
potencial da ferramenta em contextos clínicos
e acadêmicos. Os resultados revelaram uma
alta aceitação por parte dos usuários,
destacando a clareza na visualização das
estruturas cerebrais e o potencial do aplicativo
como ferramenta de apoio à tomada de decisões
clínicas. Com base nesses resultados, conclui-
se que o aplicativo pode contribuir
significativamente para melhorar os processos
de diagnóstico, facilitar o planejamento
cirúrgico e reforçar a formação acadêmica de
profissionais da neurociência.
Palavras-chave: Ressonâncias magnéticas
cerebrais, Aplicativo móvel, Decisões
médicas, Planejamento cirúrgico,
Neurociência.
Introducción
Actualmente, el creciente uso de nuevas
tecnologías como la inteligencia artificial (IA),
está transformando significativamente el campo
de la medicina y la educación (Prunskis, 2025),
y la realidad aumentada (RA) tambien ha
transformado significativamente la manera en
que se desarrollan actividades en diversas
industrias (Hawkridge, 2026), y el sector
médico no es la excepción. En la actualidad se
ha incluido nuevas tecnologias que fusionan el
mundo real con el mundo virtual en diferentes
campos de la medicina, especificamente en el
campo de la radiología, buscando comprender
aspectos criticos al momento de interpretar
correctamente imágenes de resonancias
médicas para planificar intervenciones y brindar
diagnósticos al paciente de alta calidad
(Paulson, 2025). En estos ultimos años, diversos
estudios sugieren que la realidad aumentada en
la medicina, acompañada de representaciones
tridimensionales de objetos tradicionalmente
mostrados en dos dimensiones ayudaron
notablemente a comprender la percepción
espacial e interpretación anatómica de las
diferentes estructuras del cuerpo humano, como
son las imágenes médicas de un cerebro. El
desarrollo de nuevas aplicaciones ofrecen una
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ventaja considerable para mejorar los
diagnósticos médicos y también la formación
académica en áreas específicas como es la
neurociencia.
Contar con una representación 3D interactiva
del cerebro mejora la comprensión de la
anatomía, relaciones espaciales y posibles
alteraciones patológicas. Estos aplicativos
permiten no solo visualizar estructuras
complejas, sino también permite manipularlas
en tiempo real incrementando la capacidad de
análisis y mejorando la retención del
conocimiento. Asimismo, dar la posibilidad de
acceder a este tipo de tecnologías desde
dispositivos móviles logra ampliar
significativamente la aplicabilidad, eliminar la
dependencia de laboratorios especializados,
contribuir al cierre de brechas tecnológicas y
educativas, además haciendo posible que tanto
profesionales como estudiantes se beneficien.
En un artículo publicado por (Ivanov, 2021),
desarrollaron un sistema de RA que proyecta
hologramas de estructuras cerebrales,
facilitando la planificación quirúrgica y
reduciendo la invasividad del procedimiento.
Najafi (2024) menciona que, Breamy es una
aplicación móvil de salud (mHealth) basada en
AR diseñada para asistir en la toma de
decisiones quirúrgicas en casos de cáncer de
mama, además los hallazgos sugieren que
mejora la confianza de las pacientes y reduce la
ansiedad y el arrepentimiento postoperatorio.
Por otro lado, una revisión sistemática Bui
(2024) titulada "Virtual, Augmented, and
Mixed Reality Applications for Surgical
Rehearsal, Operative Execution, and Patient
Education in Spine Surgery" examinó en
profundidad el uso de tecnologías de realidad
virtual, aumentada y mixta en cirugía de
columna, se realizó estudio siguiendo
rigurosamente las directrices PRISMA,
explorando las bases de datos PubMed y
Scopus, los estudios incluidos en este escaneo
se compusieron de entornos artificiales, casos
clínicos individuales y se destacaron
especialmente las aplicaciones de enseñanza
mediante superposiciones holográficas y la
implementación en procedimientos como la
colocación de tornillos pediculares. Así mismo,
investigaciones como la de Alim (2024) revelan
que los entornos de realidad aumentada en
dispositivos móviles aumentan la retención del
aprendizaje en estudiantes de medicina, al
tiempo que mejoran la experiencia de
aprendizaje sin comprometer los resultados
académicos.
Con base a este contexto, se desarrolló una
aplicación móvil que permite la visualización
de imágenes médicas complejas centrando su
propósito en el campo de la neurocirugía y en la
enseñanza de la neurociencia con el objetivo de
facilitar el diagnóstico a los profesionales de la
salud. El enfoque principal radica en la
reconstrucción tridimensional del escaneo
cerebral de un paciente, el cual se superpone en
tiempo real sobre la cabeza de este mediante
algoritmos avanzados de reconocimiento facial
(Balcerzak, 2024), que buscan ayudar al médico
a facilitar la compresión espacial del cerebro y
mejorar la toma de decisiones Por lo tanto, es
fundamental que las herramientas desarrolladas
no solo ofrezcan una representación precisa de
las estructuras cerebrales, sino que también sean
accesibles, intuitivas y eficientes en su
desempeño, por eso la integración de
tecnologías de visualización 3D en dispositivos
móviles permite ampliar el alcance de estas
soluciones, brindando soporte tanto en
ambientes clínicos como en actividades de
formación médica.
Para estar en concordancia con la evidencia
recopilada, la aplicación diseñada en esta
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investigación fue sometida a una valoración
exploratoria que incluyó a miembros del ámbito
médico y educativo, entre ellos, ejerciendo y de
últimos ciclos ,y profesionales de la salud
quienes realizaron interacciones con la solución
y al finalizar respondieron cuestionarios, que
indicaron un elevado índice de aceptación,
resaltando la utilidad percibida, la usabilidad y
el impacto probable en el apoyo de los
diagnósticos médicos y en la formación
académica. En función de los resultados
obtenidos, esta investigación representa un
aporte significativo en la integración de
tecnologías inmersivas dentro del entorno
médico y educativo. Además de demostrar la
viabilidad de proyectos en realidad aumentada
aplicada a la medicina, esta propuesta abre
nuevas posibilidades para el desarrollo de más
soluciones accesibles que apoyen tanto la
atención médica especializada como la
enseñanza avanzada en diferentes áreas.
Materiales y Métodos
Este artículo expone el diseño, la
implementación y la evaluación de una
aplicación móvil. Para el desarrollo del
aplicativo se empleó la metodología de
Desarrollo Centrado en el Usuario (DCU), lo
que permitió cubrir las necesidades de los
usuarios finales (Govindarajan, 2025), en este
caso, estudiantes y profesionales del ámbito de
la salud avanzado, sino que también sea
verdaderamente utilizable. El proceso adoptó
las etapas clásicas del DCU: descubrimiento,
definición, desarrollo y validación inicial
(Tang, 2025). En la fase inicial de
descubrimiento, se llevaron a cabo entrevistas
exploratorias con estudiantes de medicina y
profesionales de la salud de la ciudad, lo que
permitió identificar dificultades que poseen los
médicos en la percepción de las estructuras
anatómicas cerebrales que se extraen de las
imágenes de resonancias tradicionales. En base
a estos resultados, en la etapa de definición, se
elaboraron los requisitos no funcionales y
funcionales, entre los requisitos funcionales
destacados se señaló mejorar la comprensión
espacial de las resonancias magnéticas
cerebrales.
El desarrollo de la aplicación se basó en el
motor de videojuegos Unity, un entorno
reconocido en el ámbito de la creación de
experiencias interactivas (Mantelli, 2023) tanto
en realidad aumentada como en realidad virtual,
también posee una versatilidad que abarca una
extensa gama de dispositivos móviles y de
escritorio. Unity ofrece un entorno de desarrollo
integrado con un motor gráfico y herramientas
avanzadas para el manejo de animaciones,
físicas y visualización 3D (Kim, 2021). La
elección de Unity respondió tanto a sus
capacidades técnicas como a su flexibilidad
para adaptarse a los requerimientos funcionales
del proyecto.
La realidad aumentada permite superponer
elementos digitales sobre el entorno físico, a
través de la cámara del dispositivo, esta
tecnología ayuda al usuario a estar en contacto
con el mundo real, pero enriquecido con
información visual digital, lo que ayuda a
mejorar la comprensión de contenidos
complejos, como las estructuras cerebrales
(Ntantamis, 2025). Para la incorporación de la
funcionalidad de realidad aumentada, se
implementó el paquete AR Foundation, que
actúa como un enlace entre el editor de Unity y
las APIs de AR para Android (Poddar, 2025),
además de desempeñar una función crucial al
ser usado como un "cámara feeder" que
transmite los fotogramas en tiempo real al
algoritmo de visión computacional,
desarrollado en OpenCV, una biblioteca
desarrollada por Intel de código abierto que
agrega la funcionalidad de visión por
computadora, encargado de la detección y el
seguimiento facial en tiempo real, garantizando
el superposicionamiento preciso de los
diferentes objetos virtuales (Srinivasan, 2024),
en este caso el objeto generado del cerebro en
3D sobre la cabeza del paciente.
A partir de datos obtenidos de imágenes
médicas en formatos DICOM y NIfTI, se
generó un objeto tridimensional del cerebro
mediante técnicas de Direct Volume Rendering
(DVR) (Cetinsaya, 2022), el proceso comenzó
con la carga y conversión de los archivos a una
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representación tridimensional en forma de una
cuadrícula volumétrica de pequeños elementos
cúbicos (vóxeles) que representan la anatomía
cerebral en un volumen tridimensional, una vez
listo el volumen fue colocado en Unity a través
de un shader DVR (Choi, 2024), que permite
renderizar un objeto 3D y permitir la
exploración interactiva e inmersiva en entornos
de realidad mixta. Dado que este proceso tiene
un gran impacto en la capacidad de
procesamiento del dispositivo, se
implementaron estrategias de optimización para
garantizar un rendimiento fluido sin sacrificar
calidad visual de la representación, una de las
principales soluciones fue la incorporación de
funciones de transferencia (Transfer Functions,
TF), que permiten configurar propiedades del
volumen, como los atributos visuales como el
color y la opacidad.
Estas funciones de transferencia son procesadas
dentro del entorno de Unity, donde se
convirtieron en texturas dimensionales que
actúan como guías visuales para renderizar el
volumen de manera eficiente (Xu, 2025). Este
enfoque permite al motor ajustar
dinámicamente los valores visuales en tiempo
real, optimizando la carga computacional, y la
memoria mediante técnicas de interpolación,
renderizado por GPU y acceso directo a los
buffers de textura. Adicionalmente, se
configuró el Universal Render Pipeline (URP)
dentro del entorno de desarrollo de Unity, con
el objetivo de mejorar la eficiencia del
renderizado en tiempo real (Dyulicheva, 2021).
Esta configuración permitió mejorar el proceso
de renderizado, facilitando la utilización de
shaders optimizados, reducción del costo
gráfico y una mejor adaptación a las
capacidades específicas de cada dispositivo
móvil, contribuyendo así a una experiencia
visual más fluida y estable. En la etapa final
para evaluar la aplicación, se realizó un estudio
exploratorio con un enfoque cuantitativo y un
alcance descriptivo, para ello se diseñó una
encuesta para la recolección de respuestas de los
usuarios, la cual fue creada y gestionada
mediante Google Forms
(https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLS
fOKO72vxKErDNv-
OO1jGyvas_d11KmKYm1MkrzelG-
egnyQg/viewform). Con el objetivo de captar
diversos aspectos como la experiencia de uso, la
usabilidad, el nivel de satisfacción, y puntos de
mejora, se desarrollaron preguntas clave para
obtener la información necesaria, además de
incluir una introducción de carácter informativo
y ético, que describía el propósito del estudio y
solicitaba el consentimiento informado de los
participantes.
La investigación se fundamenta en una
población de 15 individuos, entre ellos,
estudiantes universitarios de últimos ciclos y
por profesionales del ámbito de la salud, todos
siendo residentes de la ciudad de Cuenca,
Ecuador o alrededores, también se establecieron
los criterios de inclusión al momento de aplicar
la encuesta, como son: haber recibido
formación o poseer experiencia en disciplinas
de la medicina o de las ciencias de la salud;
residir en Cuenca o alrededores; disponer de un
dispositivo móvil con Android 13 o superior
con acceso a Internet; y haber proporcionado el
consentimiento informado correspondiente,
además se definieron criterios de exclusión,
como son: la falta de coincidencia con el perfil
determinado, la participación fue voluntaria y se
respetó el anonimato, asegurando la
confidencialidad de la información recogida,
conforme a la recomendación de (Candeira,
2025). Los datos recolectados fueron sometidos
a un tratamiento estadístico descriptivo, que
permitieron caracterizar cada respuesta,
complementándose con gráficos de barras y
pastel que facilitaron la lectura de las tendencias
globales, además, se llevó a cabo un análisis de
tabla de contingencia que cruzó el estatus del
encuestado (estudiante o profesional) con la
valoración de la utilidad médica percibida, con
el objetivo de detectar patrones que pudieran
diferenciar la receptividad y posible
recomendación de cada grupo hacia la
aplicación. Esta estrategia analítica permitió
evaluar preliminarmente la factibilidad,
aceptación, usabilidad e impacto anticipado de
la aplicación diseñada, además de recoger
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comentarios cualitativos que serán valiosos para
futuras iteraciones y mejoras del desarrollo.
Resultados y Discusión
Una vez determinado los diferentes requisitos y
necesidades de la aplicación se desarrollaron
diferentes pantallas basadas en los
requerimientos, y se detallan a continuación.
Como primer punto del aplicativo se desarrolló
una pantalla “File explorer view” (ver figura 1)
para permitir al usuario explorar los archivos de
su dispositivo móvil para seleccionarlos y
cargarlos a la aplicación que facilitan el acceso
a carpetas comunes, agilizan el proceso de
selección y permiten la subida de archivos a la
aplicación. Esta pantalla muestra la ruta activa
en la barra de navegación, lo que permite
verificar la ubicación del archivo antes de
enviarlo, y admite formatos DICOM y NIfTI
correspondientes a archivos médicos de
resonancias magnéticas, para posteriormente
cargarlos y visualizarlos en la pantalla “AR
View”.
Figura 1. Pantalla para la subida de archivos
médicos
Otro punto que desarrallamos fue la pantalla
“Recents view” (ver figura 2) para permitir a los
usuarios visualizar e interactuar con los
archivos previamente cargados a la aplicación,
mostrando en una colección de tarjetas los datos
relevantes de cada archivo, como su nombre y
fecha de último uso, para facilitar su
identificación y posterior uso, los archivos se
organizan según el orden de manipulación, y
desde esta vista también es posible acceder a
funciones para cargar nuevos elementos, ya sea
mediante la selección individual de archivos o a
través de carpetas completas, redirigiendo en
ambos casos a la pantalla “File explorer view”
para completar el proceso de carga.
Figura 2: Pantalla de archivos recientes de la
aplicación
La pantalla “ARView” (ver figura 3) es una
parte critica en la funcionalidad de la
aplicación, ya que permite la visualización de
modelos tridimensionales generados a partir de
archivos médicos como DICOM y NIfTI en un
entorno de realidad aumentada, creando no solo
una visualización inmersiva, sino también
interactiva. A través de ARView, el usuario
puede desplazarse libremente por todo el
entorno y modelo, el cual se presenta a escala
real, y tambien permite realizar cortes en el
modelo en distintos planos anatómicos, lo que
mejora la exploración y el análisis estructural de
las áreas de interés. Entre los planos disponibles
se encuentran el plano sagital, que divide el
cuerpo en mitades izquierda y derecha; el plano
coronal, que separa la parte anterior (frontal) de
la posterior (dorsal); y el plano transversal, que
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segmenta el cuerpo en una región superior
(cefálica) y otra inferior (caudal), permitiendo
una visualización detallada, ideal tanto para
fines educativos como médicos.
Adicionalmente, ARView incorpora tecnología
de detección facial utilizando la cámara frontal
y posterior del dispositivo, lo que no solo
mejora la interacción con el entorno, sino que
también permite ajustar automáticamente la
escala del modelo 3D a un tamaño cercano al
real en función de las proporciones del usuario.
Aportando una experiencia más realista y
contextualizada, fortaleciendo la comprensión
anatómica y favoreciendo una toma de
decisiones más informadas.
Figura 3: Pantalla de realidad aumentada
En la parte final durante las pruebas durante la
investigación, se aplicó una encuesta usando la
escala de Likert dirigida a los usuarios con el
objetivo de evaluar distintos aspectos de la
aplicación desarrollada, tales como la facilidad
de uso, la usabilidad, la satisfacción general y la
percepción de su utilidad en contextos médicos.
Esta etapa fue clave para recopilar
retroalimentación directa y validar la
experiencia del usuario. En la primera
preguntase se solicitó que los usuarios indicaran
el nivel de facilidad que tuvieron al momento de
utilizar y comprender el funcionamiento de la
aplicación, según los resultados de la encuesta
se obtuvo que el 100% (ver figura 4), de los
participantes consideraron que la aplicación es
“muy fácil” de usar y no se reportaron
respuestas en ninguna otra categoría.
Figura 4: Respuestas de la pregunta ¿Le
resultó fácil utilizar y comprender la
aplicación?
En la segunda pregunta, se solicitó a los
usuarios que evaluaran si el uso de la aplicación
les ayudo a comprender de forma más clara la
anatomía cerebral, en los resultados obtuvo
como resultado que el 46,7% estuvo totalmente
de acuerdo y el 53,3% de acuerdo, sumando así
un 100% de respuestas positivas (ver figura 5),
afirmando el hecho de que la aplicación sí
serviría como recurso profesional y didáctico
efectivo, ya que permite detallar estructuras
complejas de manera más entendible mejorando
la comprensión anatómica.
Figura 5: Respuestas de la pregunta
¿Considera que esta aplicación le ayudaría a
entender de manera más clara la anatomía del
cerebro?
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En la tercera pregunta, se solicitó valorar el
nivel de utilidad percibida de la aplicación y en
su día a día, apoyando en actividades como el
diagnóstico o la planificación quirúrgica y se
obtuvo un resultado en que el 60% la considera
“muy útil” y el 40% “algo útil” (ver figura 6),
sin respuestas negativas, en base estos
resultados podemos afirmar que el uso de la
aplicación sí sería factible de aplicar en el
contexto médico, como apoyo visual
complementario en la toma de decisiones
médicas.
Figura 6: Respuestas de la pregunta ¿Cree que
la aplicación podría ser útil para realizar
diagnósticos o planificar cirugías?
En la última pregunta, se solicitó indicar la
disposición de los usuarios a recomendar la
aplicación a otros colegas o familiares médicos,
se obtuvo que el 53,3% respondió
“probablemente sí” y el 46,7% “definitivamente
sí”, lo que evidencia una aceptación del 100%
(ver figura 7). En base a estos resultados, se
concluye que la herramienta no solo genera
valor educativo y clínico, sino que además
posee un alto nivel de aceptación y
recomendación, lo cual refuerza su potencial de
adopción y difusión en el ámbito académico y
profesional. Por último, con base en todos los
resultados obtenidos, se realizó un análisis de
contingencia donde se muestra el nivel de
aceptación del uso de nuevas tecnologías según
la valoración positiva de la aplicación. Ambos
grupos coincidieron en calificar la aplicación
como posiblemente útil en ámbitos médicos y
sin respuestas negativas.
Figura 7: Respuestas de la pregunta
¿Recomendaría esta aplicación a un colega,
amigo o familiar del mismo campo profesional?
Tabla 1. Resultados obtenidos del análisis de
contingencia
Utilidad
Médica
Definitiva
-mente sí
Probable-
mente sí
Todos
Algo útil
2
5
7
Muy útil
5
3
8
Todo
7
8
15
Fuente: elaboración propia
En el análisis de los datos, la tabla de
contingencia expuso que de los 8 participantes
que calificaron como “Muy útil” la aplicación,
5 recomendarían el uso de la aplicación a sus
conocidos y compañeros, por otro lado, de los 7
que calificaron a la aplicación como “Algo útil”
solamente 2 recomendarían la aplicación.
Evidenciando que entre más positivo es la
valoración del participante es mucho más
probable que la aplicación sea recomendada a
más personas y más probable de usar en
entornos médicos.
Conclusiones
Los resultados obtenidos evidencian que el
aplicativo cuenta con una alta tasa de aceptación
por parte tanto de profesionales como de
estudiantes de medicina. La incorporación de
realidad demostró mejorar significativamente la
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comprensión de las imágenes cerebrales,
además de facilitar la capacitación en el área de
radiología, reforzando así la utilidad de contar
con una interfaz estandarizada y una integración
fluida como recursos clave para el apoyo
académico y el ejercicio profesional. Por otro
lado, las diferencias observadas en la valoración
de la utilidad clínica y en la disposición a
recomendar revelaron que los profesionales de
la salud otorgaron respuestas favorables,
reforzando la idea de que la experiencia laboral
permite evaluar con mayor precisión el
potencial de la herramienta en contextos reales
de atención médica, con este respaldo más
sólido por parte del grupo profesional sugiere
que la aplicación no solo es posiblemente viable
para su implementación en el ámbito clínico,
sino que también posee funcionalidades y
características necesarias para integrarse como
un recurso complementario en la práctica
médica. Para concluir en base a los datos
obtenidos, la aplicación demuestra un potencial
significativo para mejorar la práctica médica, en
tareas como la planificación quirúrgica y la
realización de diagnósticos, además de ayudar a
brindar una explicación detalla de diferentes
procedimientos y ayudar en la formación
continua en esta área. La capacidad del
aplicativo de integrar de manera sencilla y
accesible el acceso a información de imágenes
médicas y exponerlo de manera inmersiva al
usuario refuerza su eficacia como herramienta
innovadora y efectiva en el campo de la
radiología.
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Solano Arpi, Robinson Josue-Pineda Barbecho y
Jheyson Steven Gaona Pineda.
