Tipos de Variables + IA en Inv Médica Dr. Moran.pptx

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1. Tipos de Variables Por Jesús Fernando Nagore Ancona Maestría en Investigación Multidisciplinaria de Salud Universidad Autónoma de Coahuila

2. Variables en Investigación Las variables en investigación son todo aquello que medimos, la información que colectamos, los datos que se recaban con la finalidad de responder las preguntas de investigación, las cuales son especificadas en los objetivos.

3. Variables en Investigación La variable es una característica, cualidad o propiedad observada que puede adquirir diferentes valores y es susceptible de ser cuantificada o medida en una investigación. Para ser nominada como tal, debe tener la posibilidad de variar entre dos valores, como mínimo.

4. Clasificación desde el punto de vista metodológico De acuerdo con el diseño de investigación seleccionado para comprobar las hipótesis planteadas, las variables a medir deberán clasificarse desde el punto de vista metodológico.

5. Clasificación desde el punto de vista metodológico Para fines prácticos, existen cuatro tipos de variables: Dependiente, Independiente, De confusión Universal.

6. Clasificación desde el punto de vista metodológico Variable dependiente. Es la variable principal, de interés, de desenlace, o de resultado. De acuerdo con el tipo de diseño señalamos que en los estudios descriptivos —características de la población— todas las variables a medir se pueden considerar dentro de esta categoría.

7. Clasificación desde el punto de vista metodológico Variable independiente. En los estudios de investigación, la variable independiente se deben considerar cuando se pretende determinar la relación entre al menos dos variables: la independiente y la dependiente.

8. Naturaleza de las variables Las variables, según su naturaleza, pueden ser: Categórica Numérica Discreta Continua

9. Naturaleza de las variables Según el número de categorías o valores pueden adquirir al momento de realizar el análisis, las variables se clasificarán en: Dicotómicas Politómicas

10. Escala de medición o cuantificación Existen cuatro tipos de escalas que están referidas a las categorías o valores que resultan de la medición de la variable. Tres de ellas relacionadas con la cuantificación (nominal, ordinal y de intervalo) y una de ellas con la medición (de razón). La escala nominal es la más rudimentaria y la escala de razón es la más completa.

11. Escala de medición o cuantificación Nominal: Los resultados de la observación de la variable se agrupan en categorías excluyentes. P.Ej. tuberculosis pulmonar, las categorías serían "positivo- negativo". Ordinal: Esta forma de medición permite el ordenamiento de las categorías de una variable, es decir, graduación de la presencia de la variable en el sujeto observado.

12. Escala de medición o cuantificación De intervalo: Se utilizan números para representar los valores de la variable. El valor cero no es absoluto en esta escala, es relativo. Es decir, no refleja ausencia de la variable y, aunque puede medirse la distancia entre los números que se utilizan para representar los valores, no pueden realizarse comparaciones numéricas.

13. Escala de medición o cuantificación De razón: En esta escala el cero es absoluto, es decir, representa la ausencia de la variable. Los valores se pueden expresar mediante números naturales o decimales positivos, lo que permite realizar el ordenamiento y la comparación de los valores así como operaciones aritméticas.

14. Referencias bibliográficas Villasís-Keever MA, Miranda-Novales MG. El protocolo de investigación IV: las variables de estudio. Rev Alerg Mex. 2016;63(3):303-310. Oyola-García Alfredo Enrique. La variable. Rev. Cuerpo Med . HNAAA  [Internet]. 2021  Ene [citado  2025  Mar  14] ;  14( 1 ): 90-93.

15. La inteligencia artificial en la investigación médica Por Jesús Fernando Nagore Ancona Maestría en Investigación Multidisciplinaria de Salud Universidad Autónoma de Coahuila

16. Introducción La inteligencia artificial está revolucionando el campo de la medicina al mejorar con precisión del diagnóstico, personalizar tratamientos y acelerar la investigación biomédica. La IA es una parte de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, razonamiento y toma de decisiones.

17. Aplicaciones de la IA en Medicina Diagnóstico asistido por computadora Detección temprana de enfermedades Desarrollo de nuevos medicamentos Medicina personalizada Robótica quirúrgica.

18. IA en el diagnóstico médico. Algoritmos de aprendizaje automático analizan imágenes médicas (rayos X, resonancias, etc.) para detectar enfermedades como el cáncer, enfermedades cardiovasculares, entre otros, con alta precisión. La IA permite analizar datos genómicos y clínicos para diseñar tratamientos personalizados que aumenten la eficacia terapéutica y reduzcan efectos adversos.

19. La IA en la investigación biomédica La IA acelera el descubrimiento de fármacos, identifica patrones complejos en grandes volúmenes de datos y mejora la predicción de resultados clínicos.

20. Ventajas y Desafíos Ventajas : - Precisión y rapidez - Análisis de grandes volúmenes de datos Desafíos : - Ética y privacidad de datos - Sesgos algorítmicos - Necesidad de validación clínica

21. Conclusión La IA es una herramienta poderosa que está transformando la investigación médica. Su implementación ética y responsable puede mejorar significativamente la salud global.