Una Estrella que Brilla en el Cielo de la Salud

En el campo de la medicina, la inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser una herramienta revolucionaria para salvar vidas y mejorar la atención médica. Entre las muchas historias de éxito inspiradoras, hay una que destaca por su impacto y trascendencia. Se trata de la historia de Lynn Erdman, una madre que luchó por la vida de su hija, y cómo la IA la ayudó a encontrar una solución milagrosa.

La Historia de Lynn y su Hija

Lynn Erdman era una madre preocupada por la salud de su hija, Rachel, quien padecía una enfermedad rara y desconocida. A pesar de las pruebas y diagnósticos, los médicos no podían determinar qué le sucedía a la pequeña Rachel. Lynn no se rindió y comenzó a investigar por su cuenta, recopilando información y estudiando los síntomas de su hija. Sin embargo, no fue hasta que se encontró con el Dr. Neil Miller, un neurólogo pediátrico, que las cosas comenzaron a cambiar.

El Dr. Miller trabajaba con un equipo de expertos en IA de la Universidad de Stanford, quienes habían desarrollado un algoritmo que podía analizar grandes cantidades de datos médicos para identificar patrones y diagnósticos precisos. Lynn proporcionó al equipo los datos médicos de Rachel, y el algoritmo de IA comenzó a trabajar.

El Poder de la IA en la Diagnóstico Médico

El algoritmo de IA analizó más de 1.000 artículos de investigación y millones de datos médicos en apenas minutos, lo que le permitió identificar una enfermedad extremadamente rara y diagnosticar a Rachel con precisión. El diagnóstico fue confirmado por varios expertos en el campo, y Rachel recibió el tratamiento adecuado justo a tiempo.

La historia de Lynn y Rachel es un ejemplo inspirador del poder de la IA en la salud. La IA tiene el potencial de:

• Analizar grandes cantidades de datos médicos de manera eficiente y precisa
• Identificar patrones y relaciones que pueden pasar desapercibidos para los humanos
• Diagnosticar enfermedades raras y complejas con precisión
• Salvar vidas y mejorar la atención médica

La Solución para un Futuro Mejor

La historia de Lynn y Rachel es solo el comienzo de una revolución en el campo de la medicina. La IA tiene el potencial de transformar la forma en que los médicos diagnosticaron y tratan a los pacientes. Con la ayuda de la IA, los médicos pueden:

• Tener acceso a información médica precisa y actualizada en tiempo real
• Tomar decisiones informadas y precisas basadas en datos
• Mejorar la atención médica en general

La IA no solo ha cambiado la vida de Rachel y su familia, sino que también ha abierto las puertas a un futuro lleno de esperanza y posibilidades en el campo de la salud.

La radioterapia es un tratamiento médico que utiliza radiación ionizante para eliminar células cancerígenas. Una de las herramientas más importantes en la radioterapia es el acelerador lineal, un dispositivo que produce y enfoca la radiación de manera precisa y controlada. En este artículo, exploraremos la función del acelerador lineal en radioterapia y cómo juega un papel crucial en el tratamiento del cáncer.

¿Qué es un acelerador lineal?

Un acelerador lineal es un dispositivo que utiliza un campo electromagnético para acelerar partículas subatómicas, como electrones, a velocidades cercanas a la luz. Estas partículas pueden convertirse en radiación de alta energía, que se utiliza para tratar el cáncer.

Funciones del acelerador lineal en radioterapia

El acelerador lineal cumple varias funciones importantes en la radioterapia:

• Producción de radiación: El acelerador lineal produce radiación de alta energía que se utiliza para tratar el cáncer.
• Enfoque de la radiación: El acelerador lineal enfoca la radiación de manera precisa y controlada para asegurarse de que se dirige directamente al tumor.
• Modulación de la dosis: El acelerador lineal puede ajustar la dosis de radiación para garantizar que se entregue la cantidad correcta de radiación al tumor.
• Seguridad: El acelerador lineal cuenta con sistemas de seguridad integrados para evitar daños a los pacientes y al personal médico.

Ventajas del acelerador lineal en radioterapia

El acelerador lineal ofrece varias ventajas en la radioterapia:

• Precisión: El acelerador lineal enfoca la radiación de manera precisa y controlada para asegurarse de que se dirige directamente al tumor.
• Eficacia: El acelerador lineal puede producir radiación de alta energía que es efectiva para tratar el cáncer.
• Seguridad: El acelerador lineal cuenta con sistemas de seguridad integrados para evitar daños a los pacientes y al personal médico.
• Flexibilidad: El acelerador lineal puede ser utilizado para tratar una variedad de tipos de cáncer, incluyendo cáncer de pulmón, mama y próstata.

Conclusiones

En resumen, el acelerador lineal es un dispositivo crucial en la radioterapia que produce y enfoca la radiación de manera precisa y controlada. Su función principal es tratar el cáncer de manera efectiva y segura. La precisión, eficacia, seguridad y flexibilidad del acelerador lineal lo convierten en una herramienta valiosa en la lucha contra el cáncer.

La Revolución de la Inteligencia Artificial en Radiodiagnóstico

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en que los médicos diagnosticamos y tratan a los pacientes. En radiodiagnóstico, la IA se une a la experticia humana para tomar decisiones informadas y mejorar la calidad de atención médica. Sin embargo, no siempre ha sido así. ¿Quién son los pioneros que han llevado a cabo esta revolución en la implementación de la IA en radiodiagnóstico?

Los Pioneros en IA en Radiodiagnóstico

En la década de 1960, los investigadores comenzaron a explorar la posibilidad de utilizar algoritmos para analizar imágenes médicas. Uno de los primeros pioneros en este campo fue el Dr. Azriel Rosenfeld, un informático estadounidense que desarrolló técnicas de procesamiento de imágenes para la análisis de rayos X y otros tipos de imágenes médicas.

• Dr. Azriel Rosenfeld: Pionero en el procesamiento de imágenes médicas
• Dr. Jerome Cox: Desarrolló algoritmos para la detección de patologías en imágenes médicas
• Dr. Heinz U. Lemke: Creó sistemas de visualización en 3D para la planificación quirúrgica

Desarrollo de la IA en Radiodiagnóstico

En la década de 1990, el avance en la potencia de cálculo y la disponibilidad de grandes conjuntos de datos permitió el desarrollo de redes neuronales y otras técnicas de aprendizaje automático. Esto llevó a una nueva generación de pioneros en la implementación de la IA en radiodiagnóstico.

• Dr. David G. Grant: Desarrolló algoritmos de aprendizaje automático para la detección de cáncer de mama
• Dr. Bradley J. Erickson: Creó sistemas de asistencia al diagnóstico para la detección de enfermedades cardiovasculares
• Dr. Maryellen L. Giger: Trabajó en la creación de sistemas de imagen médica para la detección de cáncer de mama y otros cánceres

La IA en Radiodiagnóstico en la Actualidad

Hoy en día, la IA se utiliza en radiodiagnóstico para mejorar la precisión del diagnóstico, reducir los errores médicos y mejorar la eficiencia en la toma de decisiones médicas. Empresas como IBM Watson Health, Google Health y Aidence están liderando el camino en la implementación de la IA en radiodiagnóstico.

La IA en radiodiagnóstico no solo está revolucionando la forma en que los médicos trabajan, sino que también está permitiendo la detección de enfermedades en etapas más tempranas y mejorar la calidad de vida de los pacientes. Gracias a los pioneros en este campo, hoy podemos disfrutar de una atención médica más eficiente y efectiva.

Tratamiento innovador contra el cáncer: IMRT

La radioterapia de intensidad modulada (IMRT) es un tipo de radioterapia avanzada que utiliza haces de radiación personalizados para tratar el cáncer. Este método permite una mayor precisión y efectividad en la destrucción de las células cancerosas, reduciendo al mismo tiempo el riesgo de dañar tejidos saludables circundantes.

¿Cómo funciona la IMRT?

La IMRT utiliza un equipo especializado de radioterapia que puede ajustar la intensidad de los haces de radiación en función de la forma y el tamaño del tumor. Esto se logra mediante la utilización de láminas de modulación que se mueven en sincronía con el haz de radiación para variar su intensidad.

Ventajas de la IMRT

• Mayor precisión en la destrucción de células cancerosas
• Reducida exposición a radiación en tejidos saludables circundantes
• Menor riesgo de efectos secundarios
• Tratamiento personalizado según las necesidades del paciente

Tipos de cáncer que se pueden tratar con IMRT

• Cáncer de próstata
• Cáncer de cuello uterino
• Cáncer de cabeza y cuello
• Cáncer de pulmón
• Cáncer de cerebro

Proceso de tratamiento con IMRT

1. Consulta inicial con el médico para determinar la idoneidad del tratamiento
2. Planificación del tratamiento mediante tomografía computarizada y otros exámenes
3. Preparación para la sesión de radioterapia
4. Sesión de radioterapia (que puede durar varios minutos)
5. Seguimiento y ajustes del tratamiento según sea necesario

Conclusión

La IMRT es un tratamiento innovador y efectivo para el cáncer que ofrece una mayor precisión y seguridad en comparación con otros tipos de radioterapia. Su capacidad para personalizar el tratamiento según las necesidades del paciente la convierte en una opción atractiva para aquellos que buscan una terapia efectiva y con minimal efectos secundarios.

La Revolución de la Inteligencia Artificial en la Medicina

En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado various ámbitos, y la medicina no es la excepción. Uno de los impactos más significativos de la IA en la medicina es la reducción de diagnósticos erróneos. Según un estudio de la Organización Mundial de la Salud (OMS), los errores en la diagnosis son el tercer causa más común de muertes evitables en hospitales, lo que pone en relieve la importancia de implementar sistemas que minimizen este riesgo.

El problema de los diagnósticos erróneos

Los diagnósticos erróneos pueden deberse a various factores, como la falta de experiencia del médico, la complejidad de la enfermedad, la disponibilidad de recursos médicos limitados o la interpretación incorrecta de los resultados de las pruebas. Según un estudio publicado en la revista BMJ Quality & Safety, el 10% de los diagnósticos realizados en los Estados Unidos son erróneos, lo que se traduce en aproximadamente 12 millones de casos por año.

Cómo la IA ayuda a reducir los diagnósticos erróneos

La IA puede ayudar a reducir los diagnósticos erróneos de varias maneras:

• Análisis de grandes cantidades de datos: La IA puede analizar grandes cantidades de datos clínicos, históricos y de investigación para identificar patrones y relaciones que pueden pasar desapercibidas para los médicos.
• Interpretación de imágenes médicas: La IA puede ayudar a interpretar imágenes médicas como radiografías y resonancias magnéticas, reduciendo el margen de error en la diagnosis.
• Asistencia en la toma de decisiones médicas: La IA puede proporcionar recomendaciones de diagnosis y tratamientos personalizados basados en la evidencia científica y las mejores prácticas médicas.

Ejemplos de éxito

Ya existen varios ejemplos de cómo la IA ha ayudado a reducir los diagnósticos erróneos en la práctica médica. Por ejemplo:

• El sistema de diagnosis de cáncer de mama: Un estudio publicado en la revista Nature Medicine encontró que un sistema de IA basado en inteligencia artificial fue capaz de detectar el cáncer de mama de manera más precisa que los radiólogos humanos.
• El programa de diagnosis de enfermedades raras: La Fundación para la Investigación Médica ha desarrollado un programa de IA que puede diagnosticar enfermedades raras y complejas con una precisión del 90%.

El futuro de la IA en la medicina

A medida que la IA continúa evolucionando, es probable que tengamos un mayor impacto en la reducción de diagnósticos erróneos. Sin embargo, es importante reconocer que la IA no es una solución única y que es importante combinarla con la experiencia y el juicio médico para obtener los mejores resultados.

La radioterapia es un tratamiento médico que utiliza radiación ionizante para destruir células cancerígenas. La precisión en la administración de la dosis de radiación es crucial para garantizar la efectividad del tratamiento y minimizar los efectos secundarios en los tejidos sanos. En este artículo, exploraremos los métodos y tecnologías utilizados para garantizar la precisión de la dosis administrada en radioterapia.

Planificación de la radioterapia

La planificación de la radioterapia es el primer paso para garantizar la precisión de la dosis administrada. Este proceso implica la creación de un plan de tratamiento personalizado para cada paciente, que toma en cuenta la anatomía y la fisiología del paciente, así como la distribución de la dosis de radiación.

• Imágenes de diagnóstico: se utilizan imágenes de resonancia magnética (IRM) o tomografía computarizada (TC) para obtener información detallada sobre la anatomía del paciente y la ubicación del tumor.
• Simulación de tratamiento: se utiliza una máquina de simulación para recrear la posición y la anatomía del paciente durante el tratamiento.
• Planificación del tratamiento: se crea un plan de tratamiento que define la dosis de radiación, la orientación de los haces de radiación y la posición del paciente.

Tecnologías de radioterapia avanzadas

Las tecnologías de radioterapia avanzadas han mejorado significativamente la precisión de la dosis administrada en radioterapia. Algunas de estas tecnologías incluyen:

• Radioterapia de intensidad modulada (IMRT): permite la administración de una dosis de radiación variada en función de la anatomía del paciente.
• Radioterapia estereotáxica (SRS): utiliza un sistema de coordenadas tridimensionales para localizar y tratar pequeños tumores con precisa.
• Radioterapia con haces de protones: utiliza haces de protones en lugar de rayos X para tratar el cáncer, lo que reduce la exposición a la radiación en los tejidos sanos.

Control de calidad y seguridad

El control de calidad y seguridad es fundamental para garantizar la precisión de la dosis administrada en radioterapia. Algunas de las medidas de control de calidad y seguridad incluyen:

• Verificación de la dosis de radiación: se verifica la dosis de radiación administrada para asegurarse de que sea precisa.
• Monitoreo del paciente: se monitorea al paciente durante el tratamiento para asegurarse de que se encuentre en la posición correcta.
• Mantenimiento y calibración de los equipos: se mantiene y calibra regularmente los equipos de radioterapia para asegurarse de que funcionen correctamente.

Conclusión

La precisión de la dosis administrada en radioterapia es crucial para garantizar la efectividad del tratamiento y minimizar los efectos secundarios en los tejidos sanos. La planificación de la radioterapia, las tecnologías de radioterapia avanzadas y el control de calidad y seguridad son fundamentales para garantizar la precisión de la dosis administrada. A medida que la tecnología avance, es probable que veamos aún más innovaciones en la radioterapia que mejoren la precisión y la eficacia del tratamiento.

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# Tendencias Generales del AI Aplicado al Diagnóstico por Imagen

## Efectividad y Retorno de Inversión (ROI)

La implementación de Inteligencia Artificial (IA) en el diagnóstico por imagen ha demostrado una notable efectividad, mejorando significativamente la precisión y velocidad en la interpretación de datos médicos. Los algoritmos de IA son capaces de analizar imágenes de diversas modalidades, como radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas, identificando patrones y anomalías que podrían pasar desapercibidos para el ojo humano. Esta capacidad no solo reduce el riesgo de errores diagnósticos, sino que también optimiza el tiempo que los especialistas dedican a la revisión de imágenes, resultando en un mejor retorno de inversión (ROI) para las instituciones de salud.

## Innovaciones en Herramientas y Plataformas

El campo del diagnóstico por imagen está siendo revolucionado por herramientas y plataformas diseñadas específicamente para la IA. Un ejemplo destacado es la Medical Imaging Toolbox de MATLAB, que facilita la automatización del etiquetado de imágenes y la integración de datos de múltiples modalidades. Las redes neuronales convolucionales (CNN) han alcanzado niveles excepcionales de precisión en la identificación de patrones complejos en exploraciones médicas. Adicionalmente, tecnologías como la tomosíntesis digital ofrecen visualizaciones detalladas que permiten la identificación de características sutiles, frecuentemente ignoradas en radiografías tradicionales.

## Desafíos y Consideraciones Éticas

A pesar de los avances, la integración de la IA en el diagnóstico por imagen enfrenta desafíos significativos. Es crucial asegurar que estas tecnologías no interrumpan las rutinas de trabajo existentes de los profesionales médicos. La disponibilidad de conjuntos de datos bien etiquetados es fundamental para la efectividad de estas herramientas. Además, surgen importantes cuestiones éticas relacionadas con la privacidad y seguridad de los datos del paciente, la transparencia en la toma de decisiones algorítmicas y la responsabilidad legal en caso de errores diagnósticos.

# Perspectivas Específicas por Sector

## RX Diagnóstico

### Innovaciones

La IA está transformando el diagnóstico por rayos X, permitiendo una detección más precisa y rápida de diversas patologías. Los algoritmos inteligentes generan listas de diagnósticos potenciales y resaltan áreas específicas en las imágenes, aliviando la carga laboral de los radiólogos y mejorando la calidad de atención al paciente. Por ejemplo, se han desarrollado sistemas de IA capaces de detectar signos tempranos de tuberculosis a partir del análisis de imágenes de rayos X de tórax.

### Desafíos

La integración de la IA en los flujos de trabajo de los radiólogos plantea desafíos importantes. Es esencial que estas tecnologías no interrumpan las rutinas diarias de los profesionales. Asimismo, la disponibilidad de conjuntos de datos bien etiquetados es crucial para la efectividad de estas herramientas.

## Medicina Nuclear y Radioterapia

### Innovaciones

La IA está facilitando la interpretación de imágenes y la planificación de tratamientos en medicina nuclear, mejorando tanto la calidad como la versatilidad de los datos utilizados para diagnóstico y terapia. Estas técnicas permiten una mejor visualización tridimensional, habilitando a los profesionales para detectar anomalías con mayor precisión.

### Desafíos

Uno de los principales desafíos en medicina nuclear es la limitada disponibilidad de datos etiquetados, frente a la intrincada naturaleza de estas imágenes. Es fundamental estandarizar los protocolos de imagen y asegurar una integración efectiva con los sistemas existentes para maximizar el potencial de estas tecnologías emergentes.

## Medicina

### Innovaciones

En el campo de la medicina general, la IA está teniendo un impacto significativo en la detección temprana de enfermedades y en la personalización de tratamientos. Por ejemplo, se han desarrollado modelos predictivos de IA para la detección de sepsis en bebés prematuros con una precisión del 75%. Además, la IA está facilitando la medicina de precisión, ofreciendo recomendaciones personalizadas en tiempo real a los pacientes.

### Desafíos

A pesar de los avances, aún existen desafíos significativos en la implementación generalizada de la IA en medicina. Estos incluyen la necesidad de grandes conjuntos de datos de alta calidad para entrenar los algoritmos, la variabilidad en la calidad y tipo de imágenes médicas, y la integración de sistemas de IA en la infraestructura tecnológica existente en los centros médicos.

### Estudios de Caso

Un caso destacado es el desarrollo de AlphaFold por DeepMind, que utilizó deep learning para lograr avances significativos en el problema de plegamiento de proteínas, un desafío de décadas en el campo de la biología estructural. Otro ejemplo es el uso de IA por parte de Enlitic para asistir en el diagnóstico de enfermedades mediante el análisis de imágenes médicas.

## Preguntas y Respuestas

**1. ¿Cómo mejora la IA la precisión en el diagnóstico por imagen?**
La IA analiza imágenes médicas y detecta patrones y anomalías que pueden ser difíciles de observar para los humanos, reduciendo así los errores diagnósticos y mejorando la velocidad de interpretación.

**2. ¿Cuáles son los principales desafíos de implementar IA en el diagnóstico por imagen?**
Los desafíos incluyen asegurar que no se interrumpan las rutinas de trabajo de los profesionales, la necesidad de datos bien etiquetados, y las consideraciones éticas en torno a la privacidad de los datos de los pacientes.

**3. ¿Qué innovaciones ha traído la IA al diagnóstico por Rayos X?**
La IA permite una detección más rápida y precisa de patologías al generar diagnósticos potenciales y resaltar áreas relevantes en las imágenes, lo que optimiza el trabajo de los radiólogos.

**4. ¿Por qué es importante el acceso a conjuntos de datos etiquetados para la IA?**
Los conjuntos de datos etiquetados son cruciales para entrenar algoritmos de IA, ya que sin ellos, la efectividad y precisión de las herramientas de diagnóstico pueden verse comprometidas.

From JPerplexity.AI
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Un Futuro Más Preciso y Eficiente en la Atención Médica

La inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser un cambio revolucionario en la atención médica, ya que ha mejorado significativamente la eficiencia y la precisión en la toma de decisiones médicas. Los hospitales que han adoptado la IA como herramienta han visto una mejora sustancial en la atención al paciente y en la reducción de errores médicos. A continuación, exploraremos algunos de los hospitales pioneros en la adopción de la IA en la atención médica.

Hospitales Pioneros en la Adopción de la IA

• Hospital Universitario de Stanford (Estados Unidos): Ha desarrollado un sistema de IA llamado “CheXNet” para detectar enfermedades pulmonares con una precisión del 97.8%. Esta herramienta ha permitido a los médicos detectar enfermedades en etapas tempranas y brindar un tratamiento más efectivo.
• Hospital Infantil de Boston (Estados Unidos): Ha creado un sistema de IA llamado “DeepWise” para analizar imágenes médicas y detectar anomalías en niños. Esta herramienta ha permitido a los médicos detectar problemas de salud en niños más rápido y precisamente.
• Hospital Universitario de Toronto (Canadá): Ha desarrollado un sistema de IA para analizar datos de pacientes y predecir el riesgo de readmisión hospitalaria. Esta herramienta ha permitido a los médicos desarrollar planes de tratamiento más personalizados y reducir la readmisión hospitalaria.

Aplicaciones de la IA en la Atención Médica

La IA se está utilizando en various aplicaciones en la atención médica, incluyendo:

• Análisis de imágenes médicas para detectar enfermedades
• Análisis de datos de pacientes para predecir el riesgo de enfermedades
• Desarrollo de planes de tratamiento personalizados
• Asistencia al diagnóstico médico
• Monitoreo remoto de pacientes con enfermedades crónicas

Beneficios de la IA en la Atención Médica

La adopción de la IA en la atención médica ha demostrado varios beneficios, incluyendo:

• Mejora en la precisión del diagnóstico médico
• Reducción de errores médicos
• Incremento en la eficiencia en la toma de decisiones médicas
• Mejora en la experiencia del paciente
• Reducción de costos en la atención médica

Un Futuro Más Brillante en la Atención Médica

La IA tiene el potencial de revolucionar la atención médica, mejorar la precisión y eficiencia en la toma de decisiones médicas y brindar un tratamiento más efectivo a los pacientes. A medida que la IA continúa evolucionando, es probable que veamos un aumento en la adopción de esta tecnología en hospitales de todo el mundo.

La radioterapia es un tratamiento oncológico que utiliza radiaciones ionizantes para eliminar las células cancerígenas. Sin embargo, una de las principales preocupaciones en este tipo de tratamiento es minimizar la exposición a tejidos sanos, ya que la radiación puede causar daños en las células normales. En este artículo, exploraremos las técnicas utilizadas para reducir la exposición a tejidos sanos durante la radioterapia.

Planificación de la radioterapia

La planificación de la radioterapia es un paso crucial para minimizar la exposición a tejidos sanos. Durante esta etapa, se utiliza una combinación de imágenes por resonancia magnética (IRM), tomografía computarizada (TC) y otras tecnologías para determinar la ubicación exacta del tumor y los tejidos circundantes.

Técnicas de radioterapia

Existen varias técnicas de radioterapia que se utilizan para minimizar la exposición a tejidos sanos. Algunas de las más comunes son:

• Radioterapia de intensidad modulada (IMRT): esta técnica utiliza un haz de radiación que se ajusta en intensidad para adaptarse a la forma del tumor, minimizando la exposición a tejidos sanos.
• Radioterapia de haz estrecho (SRT): esta técnica utiliza un haz de radiación muy estrecho para reducir la exposición a tejidos sanos.
• Radioterapia guiada por imagen (IGRT): esta técnica utiliza imágenes en tiempo real para guiar la radiación y minimizar la exposición a tejidos sanos.
• Radioterapia de partículas (PT): esta técnica utiliza partículas como protones o iones para tratar el tumor, lo que reduce la exposición a tejidos sanos.

Protocoles de seguridad

Los protocolos de seguridad son fundamentales para minimizar la exposición a tejidos sanos durante la radioterapia. Algunos de los protocolos más comunes son:

• Verificación de la posición del paciente**: se verifica la posición del paciente antes de cada sesión de radioterapia para asegurarse de que esté en la posición correcta.
• Monitoreo en tiempo real**: se monitorean en tiempo real los niveles de radiación y la posición del paciente durante la sesión.
• Limitación de la dosis**: se limita la dosis de radiación a los tejidos sanos para prevenir daños.