Repositorio Institucional ITBA
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Desarrollo de un algoritmo de Deep Learning para el grading de tumores de Próstata
Full text link"El cáncer de próstata representa una de las neoplasias más prevalentes y una causa significativa de mortalidad en hombres a nivel global. Su diagnóstico se rige por un protocolo de varias etapas que inicia con la evaluación de los niveles de antígeno prostático específico (PSA) y el tacto rectal digital, culminando, ante sospecha, en una biopsia prostática.
La evaluación patológica de las muestras de biopsia es crucial, donde especialistas determinan la agresividad tumoral mediante microscopía óptica. Esta determinación se basa en la asignación del puntaje de Gleason y el ISUP Grade Group (escala 1-5), los cuales cuantifican la diferenciación glandular y su similitud con el tejido prostático normal; a menor similitud, mayor grado y peor pronóstico. No obstante, la interpretación de estas clasificaciones puede introducir variabilidad interobservador, con el riesgo de sobrestimaciones o subestimaciones diagnósticas que impactan el tratamiento del paciente.
En respuesta a esta problemática y aprovechando los avances en inteligencia artificial, especialmente en Deep Learning, la comunidad científica ha explorado el desarrollo de herramientas para asistir el diagnóstico patológico. Un hito relevante fue el PANDA (Prostate cANcer graDe Assessment) Challenge de Kaggle en 2020, que proporcionó una de las bases de datos de patología digital más extensas y curadas, orientada específicamente a la clasificación del grado tumoral prostático.
El presente proyecto final tuvo como objetivo principal desarrollar modelos de aprendizaje supervisado utilizando la base de datos PANDA para asistir a los patólogos en el diagnóstico del cáncer de próstata. Se diseñó un framework integral que abarca la segmentación de imágenes, la extracción de características, el patching, la clasificación y la visualización de la atención mediante mapas de calor. La estrategia de clasificación se implementó en dos fases: un modelo preliminar para la discriminación entre tejido benigno y maligno, el cual alcanzó una precisión global del 85 % con una baja tasa de falsos positivos; y un modelo de clasificación multiclase para determinar el grado ISUP, que mostró una alta capacidad discriminativa (AUC de 0.84), a pesar de desafíos en la interpretación de clases intermedias debido al desbalance inherente del conjunto de datos.
La robustez del modelo fue validada y contrastada exhaustivamente con la literatura científica, incluyendo resultados de los primeros puestos del PANDA Challenge. Los modelos desarrollados superaron las líneas base (baselines) y obtuvieron rendimientos competitivos en comparación con otras soluciones altamente optimizadas. Adicionalmente, la utilidad clínica del modelo fue demostrada mediante su comparación con diagnósticos realizados por patólogos expertos, confirmando su capacidad para ofrecer una segunda opinión y contribuir a una estratificación de riesgo más precisa.
Nexum: proyecto de lanzamiento de productos o servicios
Full text linkNexum es una herramienta digital orientada a resolver un problema específico, frecuente y transversal dentro del ecosistema contable argentino: la conciliación manual entre los listados de facturas de compra de los clientes y los datos informados por ARCA. Este proceso, actualmente realizado en su mayoría de forma manual, consume un promedio de 2,5 horas por cliente y genera altos costos operativos en estudios contables pequeños y medianos, los cuales carecen de infraestructura para adoptar soluciones más complejas.
La solución propuesta es una aplicación web de uso inmediato (plug and play), que permite cargar archivos, estandarizarlos según el sistema contable de origen y realizar la conciliación automática con los reportes fiscales. El desarrollo se enfocó desde el inicio en tres principios clave: automatización, simplicidad de uso y escalabilidad. El producto fue validado con usuarios reales, y el prototipo recibió interés concreto de estudios que representan el perfil de cliente ideal.
Nexum se comercializa bajo un modelo SaaS con una suscripción mensual que contempla una serie de excedentes, lo cual permite al cliente estimar rápidamente su retorno de inversión. Su valor diferencial radica en atacar un punto de fricción muy concreto, con una solución ágil, específica y sin necesidad de personalización o procesos de implementación. El análisis competitivo demuestra que, si bien existen herramientas contables con funcionalidades avanzadas, ninguna ofrece esta función puntual en sus versiones base, lo que posiciona a nuestra solución como una alternativa intermedia entre el trabajo manual y los ERPs de gran porte.
El verdadero potencial de Nexum radica en su capacidad para convertirse en la puerta de entrada a los estudios contables. A partir de la misma base tecnológica, es posible escalar rápidamente la solución hacia otros procesos administrativos críticos, como la conciliación bancaria o la validación de padrones de retenciones y percepciones. Incluso, la lógica modular de Nexum permite proyectar su aplicación más allá del mundo contable, adaptándose a industrias como la farmacéutica, donde la trazabilidad documental y la conciliación de datos también representan un desafío operativo.
En esta primera etapa, Nexum se dirige exclusivamente a estudios contables y contadores independientes. El MVP ya operativo permite validar no solo las funcionalidades clave, sino también la percepción de valor frente al precio sugerido y el potencial de integración en el flujo de trabajo habitual del cliente, sentando las bases para una expansión sostenible en nuevas verticales
La inteligencia artificial en la enseñanza -aprendizaje STEM. Un estudio sobre su uso y percepciones en el Instituto Tecnológico de Buenos Aires
No full textDEVELOPMENT OF STRATEGIES TO PROMOTE TECHNOLOGICAL SOVEREIGNTY POLICIES. THE CASE OF ARGENTINA’S GEOSPATIAL DATA INFRASTRUCTURE
Full text linkThis study analyzes Argentina’s National Spatial Data Infrastructure (NSDI) initiative, driven by IDERA a community of practice, through a system thinking approach. Using Soft Systems Methodology, it explores organizational and institutional barriers preventing its formal adoption as national policy. The research involved participatory processes, interviews, and systemic modeling to assess IDERA’s capabilities and stakeholder dynamics. Findings led to a revised strategic model positioning NSDI as a key driver of technological sovereignty and public policy. The study highlights the importance of institutionalizing geospatial data as a public good and proposes a framework to support innovation, transparency, and sustainable developmen
Evaluation of computational techniques for purchase recommendation systems in a long steel industry
Full text link"The steel industry faces increasing challenges in managing product diversity, maintaining competitiveness, and improving operational efficiency. Within this context, recommendation systems present a promising opportunity to optimize sales processes, enhance customer experience, and support inventory management strategies.
This study investigates the application of computational recommendation techniques to the long steel segment, following a structured methodology encompassing data collection from sales records, customer profiles, and product attributes, followed by exploratory data analysis to identify key patterns and correlations. Subsequently, multiple recommendation algorithms are developed and evaluated, including content-based filtering and collaborative filtering methods. Performance is assessed using precision, recall, F1-score, novelty, and RMSE metrics.
The results offer insights into the adaptation of recommendation models for industrial B2B sales environments, highlighting their potential to boost sales performance, increase customer engagement, and improve supply chain responsiveness. Furthermore, the study discusses specific challenges encountered, such as data sparsity, cold-start issues, and the critical role of domain-specific feature engineering.
By addressing these challenges and leveraging advanced machine learning techniques, this research lays a foundation for future initiatives aimed at AI-driven sales optimization in the steel industry.
Innovación centrada en las personas - diseñando un servicio de justicia más humano. Mejora de la experiencia de las víctimas de hechos delictivos en la provincia de Buenos Aires.
Full text link"La presente tesis analiza la aplicación de los principios de la Innovación Centrada en las Personas en el servicio de justicia penal, enfocándose en la asistencia a víctimas en la Investigación Penal Preparatoria del Ministerio Público de la provincia de Buenos Aires. El trabajo desarrolla un marco teórico basado en metodologías y enfoques como Customer Centricity, Customer Experience, Design Thinking y Service Design, que, aunque originados en contextos empresariales y diseñísticos, son claves para abordar wicked problems en el ámbito público.
A lo largo del estudio, se examinan modelos de innovación pública y gobernanza administrativa y judicial, se realiza un enfoque comparativo de los sistemas legales de Reino Unido y Chile, así como del sistema de salud, destacando la atención centrada en el paciente como un modelo aplicable al contexto judicial. Luego, se propone un modelo preliminar para mejorar la calidad del servicio del Ministerio Público. Finalmente, se proyecta el rediseño del proceso de atención a las víctimas, apoyado en un programa innovador que combina Innovación Centrada en las Personas, metodologías gerenciales y tecnología. Se plantean acciones concretas para su implementación, justificando su viabilidad dentro del contexto judicial actual.
Diagnóstico empresario y plan de acción 81.97 “PATEJIM S.R.L"
No full textEl presente trabajo, desarrollado en el marco de la asignatura Diagnóstico Empresario y Plan de Acción de la Licenciatura en Gestión de Negocios y Tecnología del Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA), tiene como objetivo realizar una consultoría integral para la empresa PATEJIM S.R.L., dedicada a la fabricación de dispositivos médicos, con foco en sus productos principales: las aerocámaras para el tratamiento de enfermedades respiratorias
DECISION-MAKING IN MICRO ENTERPRISES: EXPLORING FORECASTING FACTORS
No full textMicro businesses play a crucial role in Argentina’s socioeconomic landscape, providing entrepreneurship opportunities and essential services across Buenos Aires. However, these businesses often have a high failure rate, and the factors influencing their success remain unclear. This study investigates the predictive capabilities of
micro business owners regarding sales, stock levels, and pricing within a one-month period. Using a field study approach, data was collected and analyzed to determine correlations between prediction accuracy and variables such as education level, experience, and business longevity. Additionally, higher levels of education correlated with better predictive performance. While gender did not show a clear relationship with prediction success, more experienced business owners demonstrated better forecasting abilities. The findings suggest that enhancing business education and experience could improve micro business sustainability. Future research should refine data collection methods and expand sample sizes to deepen insights into the success factors of micro enterprises in Argentina
A NEW METHODOLOGY FOR ASSESSING UNIVERSITY ENTREPRENEURIAL ECOSYSTEMS BASED ON A CASE STUDY APPROACH
No full textUniversity entrepreneurial ecosystems are key drivers of regional development and technological innovation in Latin America—a region still marked by poverty, unemployment, and inequality (Crespi & Tacsir, 2011). Innovation emerges as a social process that transforms scientific knowledge into economic wealth and social well-being (Robledo & Ceballos, 2008).This research adopts a mixed-methods approach based on the analysis of 11 leading Latin American universities. The methodology combines unstructured interviews, qualitative thematic analysis, and quantitative surveys to identify key success factors, such as R&D investment, patent generation, and university–industry collaboration (Yin, 2009; Creswell, 2009).The findings highlight how universities contribute to regional economic development through incentives,
technology transfer, and business model generation. Critical indicators include technological readiness, commercialization processes, and intellectual property management. However, institutional gaps and common challenges were identified that limit the full potential of these ecosystems.This study provides policy recommendations to strengthen university–industry collaboration and prioritize investments in applied research, aiming to enhance the role of universities as catalysts for sustainable growth in Latin America (Boucekkine et al., 2014)
Análisis de la normativa ambiental vigente en la provincia de Jujuy (Argentina) para abordar la operación de un matadero frigorífico porcino "clase A, tipo II". Recomendaciones para fortalecerla y mejorarla
No full textLa presente tesis de maestría analiza de manera crítica la normativa ambiental vigente en la provincia de Jujuy (Argentina) con el objetivo de evaluar su suficiencia para proteger eficazmente el medio ambiente frente a los impactos derivados de la operación de mataderos frigoríficos Clase A, Tipo II. A través de una revisión bibliográfica exhaustiva y entrevistas a actores clave del sector ambiental y proponentes de proyectos, se identifican los principales aspectos e impactos ambientales de este tipo de establecimientos, así como las limitaciones del marco legal actual. Los resultados evidencian vacíos normativos, inconsistencias y carencias técnicas relacionadas con la gestión de residuos, el tratamiento de efluentes y la prevención de impactos. Se concluye con recomendaciones orientadas a fortalecer la legislación provincial, promoviendo una gestión ambiental más efectiva, transparente y sostenible que garantice la protección de los recursos naturales y la equidad regulatoria