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El artículo analizó el mercado de datos en la empresa "La Fabril" de Ecuador, enfocándose en la rentabilidad del cliente a través del desarrollo de un almacén de datos. Se estableció como objetivo principal identificar y analizar patrones que contribuyan a optimizar la asignación de recursos. La metodología incluyó un enfoque analítico-sintético, modelado y la aplicación de la metodología Hefesto, que permitió la limpieza de datos, modelado dimensional en PostgreSQL y la creación de tableros interactivos en Power BI. Los resultados revelaron tendencias estacionales en los ingresos, destacando el "aceite de palma" como el producto más rentable y la identificación de grupos de clientes según su rentabilidad. Se observó una relación directa entre la frecuencia de compra y la lealtad del cliente, lo que subraya la necesidad de implementar estrategias de fidelización. Además, se identificaron áreas de alto costo y se propusieron mejoras logísticas para optimizar la rentabilidad. En conclusión, la investigación demuestra que el uso efectivo de un almacén de datos puede transformar la toma de decisiones estratégicas y mejorar la rentabilidad en el contexto empresarial actual, y se planea ampliar el análisis a otros sectores y explorar técnicas avanzadas de análisis predictivo y aprendizaje automático para profundizar en la comprensión del comportamiento del cliente y optimizar aún más las estrategias empresariales.

Con el auge de los grandes modelos del lenguaje neuronales, especialmente aquellos basados en Transformers, la tradicional segmentación en palabras y morfemas que empleaba reglas lingüísticas ha sido reemplazada por algoritmos de segmentación estadísticos. Estos algoritmos son mucho más eficientes y, sin necesidad de intervención humana, son capaces de, a partir de corpus de millones de palabras, construir el vocabulario de palabras y subpalabras que necesitan los grandes modelos del lenguaje monolingües o multilingües. Ocurre, sin embargo, que estas subpalabras no se corresponden siempre con morfemas y esto repercute negativamente en el funcionamiento de los modelos del lenguaje que utilizan estos segmentadores. Cuánto se alejan los vocabularios estadísticos de un vocabulario real de palabras y morfemas de una lengua –lo que denominamos calidad morfológica del vocabulario–, y cuánto repercute esta falta de calidad en la eficacia de los grandes modelos del lenguaje son cuestiones todavía sin resolver. Este artículo aborda la primera cuestión, la calidad morfológica de los vocabularios, aportando un método de evaluación basado en tres medidas de calidad –relevancia, coherencia y corrección morfológica–, y un procedimiento para evaluarlas. El método se aplica para medir la calidad de los vocabularios generados por tres algoritmos de segmentación en subpalabras, BPE, WordPiece y Unigram, utilizados mayoritariamente para la construcción de los grandes modelos del lenguaje. Los resultados que hemos obtenido indican que la calidad morfológica de los mismos es muy baja, por lo que merece la pena buscar nuevas soluciones para mejorar la calidad de los vocabularios de los grandes modelos del lenguaje.

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The average volumes of normal heart chambers in computed tomography (CT) are used not only as clinical criterions for heart disease diagnosis, but also as references in cardiology. With the development of artificial intelligence (AI), numerous CT data can be analyzed and segmented automatically. This study aimed to determine the average volumes of the four chambers in healthy adult hearts and present surface models with the average volume. Coronary CT angiographs of 508 Korean individuals (330 men and 178 women, 20 – 39 years old) were obtained. An automatic segmentation module for 3D Slicer was developed using machine learning in Anatomage KoreaTM. Using the module, the four chambers and heart valves in the CT were segmented and reconstructed into surface models. Surface models of the four chambers of identical hearts in the CT were produced using SimplewareTM. The volumes of structures were measured using Sim4life Light and statistically analyzed. After determining the average volumes of the four chambers, surface models of the average volumes were constructed. In both software measurements, the atrial volumes of females increased with age, and the ventricular volumes of males decreased significantly with age. The atrial and ventricular volumes of Simpleware were larger and smaller than those of Anatomage, respectively, because of errors in the Simpleware. Regarding the volume measurement, our module developed in this study was more accurate than the Simpleware. The average volume and three-dimensional models used in this study can be used not only for clinical purposes, but also for educational or industrial purposes. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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El interés por la segmentación del discurso escrito ha aumentado considerablemente en los últimos años, un hecho que puede asociarse a distintos factores que van desde la teorización (p.ej., la necesidad de categorizar y delimiat claramente las unidades que permiten segmentar lo escrito sin caer en la sintaxis tradicional, la falta de acuerdo acerca de cuáles son las propiedades de unidades tan esenciales como el párrafo, etc.) hasta la didáctica (p.ej., la dificultad, cada vez mayor, de redactar textos escritos formales observable en la inadecuada organización y distribución informativa textual, el mal uso de la puntuación o de los marcadores discursivos y conectores, etc.), pasando por la aparición de nuevos géneros híbridos en los que las unidades como enunciado o párrafo pueden no ajustarse del todo a la producción analizada (p. ej., textos escritos en redes sociales en los que no existe una correspondencia directa entre párrafo y unidad de sentido, o en los que incluso las posiciones clásical inicial, medial, o final pueden verse alteradas). Sin duda, en comparación con los modelos de segmentación de la oralidad, que desde 2010 han experimentado un impulso y desarrollo notables en el ámbito nacional e internacional (Pons, 2014), los modelos de lo escrito, a pesar de su solidez teórica, parecen quedar en un segundo plano, eclipsados por el interés en analizar géneros como la conversación coloquial o la entrevista. El presente monográfico, compuesto por cinco trabajos que partes de marcos teóricos distintos, busca arrojar luz sobre una cuestión esencial: organizar, caracterizar y delimitar todo aquello que se encuentra por encima del párrafo y por debajo del texto como unidad superior máxima, un espacio que supone un reto para el investigador.

Se presentan técnicas de segmentación de vasos sanguíneos en imágenes de la retina. Estos métodos se pueden utilizar en análisis informáticos de imágenes retinales y en la detección semiautomática y automática de los vasos. Se tratará el método basado en la extracción de crestas de imágenes, que coinciden aproximadamente con las líneas centrales de los vasos, las crestas son utilizadas para componer elementos primitivos en forma de línea. Los métodos semiautomáticos disminuyen la demora en el análisis de las imágenes, frente a los métodos tradicionales manuales y contribuyen a una mejor calidad en las bases de datos.

El presente artículo analiza conceptos de autores referentes de la antropología del consumo con el fin de establecer una concepción más profunda de la segmentación de consumidores/usuarios. Para esto se elaboró una revisión bibliográfica, apelando a un enfoque hermenéutico y un método cualitativo, con la intención de plantear una visión panorámica del cuerpo de conocimientos en el campo de la clasificación de consumidores/usuarios. La selección del corpus bibliográfico se realizó a partir de entrevistas en profundidad a expertos sobre estudios del consumo, con la finalidad de identificar bibliografía clave del tema. De esta forma, se seleccionaron cinco autores de la antropología, debido a su aporte frente a las formas de comportamiento de las personas ligadas con el consumo. Entre los hallazgos se observa que las variables de segmentación comúnmente utilizadas en mercadeo, siguen teniendo gran vigencia y relevancia para la clasificación de públicos, pero también es cierto que una mirada antropológica a este campo, contribuye a pensar en los consumidores más allá de lo que los define por sus ingresos, el lugar que habitan, su edad, el género con que se identifican, entre otras variables, emergiendo conceptos antropológicos de importancia como la diferenciación, la representación, los significados y las cargas simbólicas.

Con el avance de la tecnología, la IA ha emergido como una herramienta poderosa para recopilar y analizar grandes volúmenes de datos, lo que ha permitido a las empresas ofrecer experiencias de marketing altamente personalizadas. En este artículo se realiza un estado del arte de cómo la IA ha transformado la forma en que las empresas recopilan información acerca de sus consumidores, cómo analizan esos datos y cómo utilizan esos resultados para desarrollar estrategias de marketing personalizado. Además, se investiga cómo la IA ha mejorado la eficacia de estas estrategias, al proporcionar una comprensión más profunda de los gustos, preferencias y comportamientos de los consumidores. Se presentan ejemplos de empresas que han implementado con éxito estrategias de marketing personalizado basadas en la IA y se discuten las implicaciones de estos hallazgos para las organizaciones que buscan aprovechar al máximo esta tecnología para atraer y fidelizar clientes más eficientemente.

El consumo saludable es una tendencia que se aceleró a partir del confinamiento por COVID 19, parte de la población adoptó estilos de vida en beneficio de su estado físico y mental. En ese contexto, esta investigación tiene como objetivo identificar los diferentes tipos de consumidores fitness y los que aspectos que influyen en la intención de compra, como las actividades, intereses y opiniones de los compradores. A partir de un estudio descriptivo se aplicó un cuestionario a 475 hombres y mujeres entre los 18 y los 40 años en la ciudad de Bogotá, quienes indicaron mantener un estilo de vida saludable. El análisis de datos se desarrolló por medio de un análisis factorial confirmatorio y empleando la metodología AIO se realizó la segmentación con el estadístico de K-medias. Además, se ejecutó un análisis correlacional para identificar las relaciones entre las variables AIO con los factores que influyen en la intención de compra. Como resultado se identificaron tres segmentos de consumidores, el de mayor apropiación hacia el consumo fitness se caracteriza por seguir cuentas de redes sociales de influencers que generan contenido saludable y que toman como referencia los intereses y opiniones, siendo estos los aspectos que influyen en la compra de productos que favorecen el acondicionamiento físico y la alimentación sana.

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Integrating artificial intelligence (AI) into sales processes at a business level, specifically, in the segmentation of potential customers, is currently a very important issue for the promotion of your products and services. The present study focused on the analysis of the effectiveness of the machine learning approach used in mass consumption companies for the segmentation of potential customers. To achieve this objective, a systematic review of the literature will be carried out with a qualitative approach and supported by the PRISMA methodology. The results achieved in the review carried out showed that machine learning algorithms present better results compared to other approaches; Furthermore, regarding customer segmentation, this can be done through grouping, which is one of the most recognized machine learning techniques. It is concluded that it is necessary to expand the methods provided by this approach, using them to extract knowledge from unstructured, monitoring, and network data to achieve descriptive, causal, and prescriptive analyses; In addition, to outline the journey that customers take when purchasing and deploy decision support capabilities. All these benefits, at a business level, are provided by machine learning, reason enough for the proposed marketing strategies to be based on the information it offers. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

According to recent research, it is studied that the second most common cause of death for women worldwide is breast cancer. Since it can be incredibly difficult to determine the true cause of breast cancer, early diagnosis is crucial to lowering the disease’s fatality rate. Early cancer detection raises the chance of survival by up to 8 %. Radiologists look for irregularities in breast images collected from mammograms, X-rays, or MRI scans. Radiologists of all levels struggle to identify features like lumps, masses, and micro-calcifications, which leads to high false-positive and false-negative rates. Recent developments in deep learning and image processing give rise to some optimism for the creation of improved applications for the early diagnosis of breast cancer. A methodological study was carried out in which a new Deep U-Net Segmentation based Convolutional Neural Network, named UNDML framework is developed for identifying and categorizing breast anomalies. This framework involves the operations of preprocessing, quality enhancement, feature extraction, segmentation, and classification. Preprocessing is carried out in this case to enhance the quality of the breast picture input. Consequently, the Deep U-net segmentation methodology is applied to accurately segment the breast image for improving the cancer detection rate. Finally, the CNN mechanism is utilized to categorize the class of breast cancer. To validate the performance of this method, an extensive simulation and comparative analysis have been performed in this work. The obtained results demonstrate that the UNDML mechanism outperforms the other models with increased tumor detection rate and accuracy. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Traditional tokenization methods using linguistic rules have been replaced by statistical segmentation algorithms. Although these algorithms show a higher efficiency and are capable of building subword vocabularies from large corpora without human supervision, these subwords do not consistently correspond to morphemes. This paper addresses this issue by proposing an evaluation methodology and applying it to the morphological quality of Spanish vocabularies produced by three prominent subword tokenization algorithms –BPE, WordPiece, and Unigram– commonly used in Large Language Models (LLMs). Three gold standards were created to measure relevance, coherence, and morphological accuracy of vocabularies of six tokenizers trained on Spanish corpus, exploring different vocabulary sizes. Evaluation results indicate that none of the three algorithms is suitable for accurately representing Spanish morphology. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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La crisis sanitaria covid-19 ha provocado cambios jamás vistos en el comportamiento de los consumidores, quienes compran de manera diferente y por medios también diferentes. Los consumidores están mirando y valorando los productos a través de dispositivos electrónicos, configurando movimientos en segmentos de consumidores. El objetivo del presente estudio fue aplicar el modelo de clustering con recursos de Machine Learning en el análisis de conglomerados como recurso para la segmentación de consumidores, como un componente importante para la gestión del marketing empresarial. Para dicho propósito, se suministró un cuestionario de 6 preguntas a 506 personas de entre 18 y 65 años para recoger sus percepciones sobre el hecho de salir a comprar. Con los datos recogidos se organizó una dataset para procesarlo en el software RapidMiner Studio 9.10. Como resultado, se obtuvo la cantidad óptima de conglomerados y sus componentes a partir del indicador de performance procurado por Machine Learning.

Natural disasters, such as river overflows, extreme droughts, natural forest fires are more frequently observed in Argentina. Faced with these catastrophes, efficient management is essential to make quick decisions to minimize damage, which is a latent concern in local and regional governments and in the scientific community. In Argentina, the Paraná River basin represents a strategic resource in itself, as it encompasses the greatest fluvial, ecological wealth and large urban centers. However, the extreme events that characterize the dynamics of the wetlands affect the urban centers located near them. The presence of aquatic vegetation (free or rooted) masks the flooded areas, hiding the first signs of flooding, making the monitoring and rapid detection of these areas difficult. In this work, optical satellite images and machine learning models were used to classify the different land covers in wetlands of the Paraná river system. The focus was on environments where free water and aquatic marsh vegetation coexist, characteristic of the metropolitan region of the city of Santa Fe, and considering the technical limitations of decision-making agencies. Therefore, the Sentinel-2 (S2) mission images were used to train and evaluate different machine learning algorithms. All bands of S2 images were used, unifying the spatial resolution to 10 m. The results indicated that the coastal aerosol bands (B1) and two mid-infrared bands (B11 and B12) provide the most information for the identification of the samples. Moreover, the random forest method showed the best performance for the aquatic vegetation class, which was of primary interest for this work. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

The general objective of this research was to analyze the strategic marketing applied by the commercial company KRS Export C.A. in Barquisimeto during the year 2023. It is a descriptive, cross-sectional, documentary-based field study. The analyses were oriented to the external and internal environment of the business using evaluation tools -- external factors evaluation matrix, competitive profile matrix and marketing audit. A survey structured according to the marketing mix and segmentation variables was applied to the organization´s customers. According to the analysis conducted, the organization has weaknesses in its corporate identity statement and in the areas of marketing, digital communication and infrastructure. Regarding the variables: product, price and distribution, the organization has successful strategies. The strategic guidelines established are aimed at developing alliances with telecommunication corporations, which will allow to diversify the product portfolio and revenues, as well as permanently monitor the competition. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

traffic accidents are one of the main causes of death in Mexico, the collisions are caused mostly due to human error, therefore attempts have been made to reduce these shortcomings with driver assistance systems. This paper presents a study conducted to explore the capabilities of a Generative Adversarial Network in terms of application in lane detection on a highway, it is proposed to use a metric known as Dice index which measures the similarity between images and a pre-processing method based on color spaces, as well as a technique called Superpixels which is based on clustering. Finally, the results are compared with a neural network called LaneNet developed for the TuSimple database. The results obtained from this methodology needs to be optimized with future work, however, it opens the door to possible research with this type of network. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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Este trabajo analiza la labor de las formaciones políticas PSOE, Más Madrid y Podemos en la red social Telegram durante la campaña de las elecciones autonómicas en la Comunidad de Madrid del martes 4 mayo de 2021. La investigación analiza todos los mensajes publicados en un total de cinco canales (los tres partidos más los canales de los candidatos Mónica García y Pablo Iglesias) para conocer los principales datos cuantitativos acerca del uso de la plataforma: suscriptores, mensajes, uso de enlaces, imágenes, vídeos o emojis. El análisis ha permitido, desde una perspectiva cualitativa, conocer el empleo que hacen los partidos políticos dentro de su estrategia de comunicación política: uso de Telegram, segmentación y adaptación de los mensajes empleados, tono y discurso. Durante el presente análisis se ha trabajado para conocer los usos empleados en esta red social, la estrategia desplegada por cada formación durante las dos semanas de la campaña electoral y los mensajes con los que trataron de cautivar a los votantes.

In this article, we critically analyze the influence and impact that algorithmic mediation wields, as well as its following segmentation in social networking sites and internet browsers, with the phenomena of fake news and Post Truth. Such phenomena weaken deliberative democracy and freedom of information. These cognitive, and informative biases in search filters or "echo chambers" limit citizens' freedom of choice in a diverse and plural arena that directly influences social polarization and misinformation. These risks to democracy are issues that we cannot ignore with speeches at the convenience of technological monopolies and are presented as one of the most important political struggles of our century. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

This review article covered 20 years of published papers on the detection of lesions of vascular and neurological origin on Magnetic Resonance Imaging (MRI). The article provided concrete suggestions about pulse sequences and algorithms for the jointly detection of lesions in the white matter. The algorithm with the best adaptive features was Histogram. The results suggested to perform comprehensive studies that evaluate segmentation algorithms on different types of lesions. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

La efectividad de las decisiones estratégicas depende, en gran medida, de la precisión con que se conozca el posicionamiento propio y el de los competidores. En la actualidad, la información económico-financiera de casi cualquier industria es abundante. Sin embargo, la mayoría de los estudios sectoriales ofrecen valores medios que no siempre son aplicables al análisis particular de una empresa. Las empresas del sector de la distribución de material eléctrico en España superan los 5000 millones de euros de ventas y presentan una alta heterogeneidad en tamaño y estrategia. A partir de la teoría de los grupos estratégicos, este trabajo propone un método de análisis y segmentación de una industria utilizando exclusivamente información económico-financiera. Los resultados obtenidos permiten identificar los grupos estratégicos existentes en la industria, así como las fortalezas y debilidades de la empresa en relación con sus competidores “reales”. Se espera que esta información permita orientar la toma de decisiones empresariales hacia las acciones defensivas y prospectivas necesarias para mejorar su posicionamiento competitivo en el sector y en su grupo estratégico.

Local radio journalism stands out for sharing local information, monitoring daily life and broadcasting news from the region in which it operates. This article aimed to identify the space of journalism in local radio stations in the inland Santa Catarina, as well as to expose changes that occurred with the technological convergence in its means. For this, exploratory and descriptive research was used to carry out the analysis of radio content and the changes that occurred with technological convergence in relation to productions and broadcasts of local journalism. It was concluded that radios have progressed in the technological aspect, with the implementation of multimedia resources and the incorporation of a networked communication system, but it was noticed that journalistic content is produced in a superficial way, where difficulties in serving different municipalities and public that are not necessarily local. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

En esta investigación se presentan los conceptos y técnicas utilizados en un proyecto de big data para una compañía europea de supermercados. Se propuso la segmentación de clientes, utilizando el algoritmo k-medias, y un sistema de recomendación a través de la librería LightFM de Python. Entre las principales conclusiones, se puede indicar la importancia de definir adecuadamente el problema por resolver, el uso correcto de la infraestructura de big data, y la relevancia del análisis exploratorio del conjunto de datos y su preprocesamiento, así como la aplicación de la metodología de proyectos TDSP (Team Data Science Process), orientada a los proyectos de big data.

Purpose: To characterize the employed population by income level in the tertiary sector in Mexico in 2005, 2020, and 2021. Methodological design: Using data from the National Occupation and Employment Survey, the labor market was segmented and three models of generalized ordinal logistic regression were estimated. The dependent variable was the income level, and as independent variables included age, gender, education level, employed population by occupation, formal and informal employment, company size, and subsectors. Results: As the workers’ age and educational level increase, the probabilities of receiving a higher income also increase. Additionally, women are less likely to reach the higher income level; however, the difference narrows in 2020 and 2021. At the same time, formal employment offers 22% less probability of earning 0 to 1 minimum wages compared to those in the informal sector. The probability of obtaining the maximum salary in a large company compared to a micro-enterprise is only 1%. The sectors with the highest probability of obtaining the highest income were social services, and government and international organizations. Research limitations: The models were estimated based on the National Occupation and Employment Survey using the classification of the employed population by nominal income level. Findings: The study reveals the segmentation of the labor market in tertiary activities, although a trend of reduction in the number of segments was detected through the reduction of probabilities. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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Estados Unidos lidera las importaciones mundiales de miel abasteciéndose desde diversos orígenes. El propósito del trabajo fue estudiar las estrategias de inserción internacional utilizadas por Argentina, India, Brasil, Vietnam, Ucrania, Uruguay y Nueva Zelanda, con la finalidad de identificar los factores que explican su dinámica. Se estudiaron indicadores cuantitativos: precio unitario de exportación (U$S/Ton); la participación en el mercado de destino (TMS); el índice de calidad competitiva (QCI), el índice de Ventajas Comparativas Reveladas (IVCR), así como las tasas de crecimiento promedio en valor y volumen. Se complementó con variables cualitativas en torno a la forma de comercialización. Los resultados indican la presencia de ventajas comparativas reveladas en todos los países estudiados. Brasil y Nueva Zelanda, obtuvieron un QCI>1 reflejando mayor valor agregado en sus productos. Argentina fue el país con mayor participación en el mercado de destino (TMS >20%); Uruguay presentó un TMS< 5%, aunque con tasas de crecimiento elevadas. Se destacan las estrategias de segmentación, diferenciación y posicionamiento utilizadas por Nueva Zelanda; la estrategia de liderazgo en costos empleada por Vietnam, India y Ucrania. Argentina se posiciona por su miel de calidad, aunque la baja diferenciación la enfrentan a la competencia por precio.

El artículo presenta una propuesta de modelo matemático y gerencial de toma de decisiones comerciales para la gestión empresarial. Este se basa en el análisis de la teoría de la segmentación de mercados, pero ligada al cálculo específico de los valores de los diferentes niveles de mercado existentes, por medio del uso de una ecuación de mercado basada en el costo, coeficiente de retorno o mercado, y su correspondiente nivel de segmentación. Los datos son gestionados en una única ecuación que, al ser derivada matemáticamente, permite establecer el valor económico de un producto o servicio en una determinada condición de mercado. Este modelo permite la correcta toma de decisiones respecto a la escogencia de una estrategia de segmentación particular.

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Canon y Nikon son sinónimos de excelencia en la obtención de imágenes. Se han ganado un lugar destacado en el mundo de la fotografía –y en otros relacionados con la óptica– ofreciendo productos dotados de un admirable equilibrio entre tecnología, calidad y precio. Ambas compañías fueron superándose mutuamente en la disputa por un mercado en permanente transformación. Marcas célebres como Leica, Hasselblad y Mamiya permanecen en nichos de volumen sumamente restringido; otras como Aires, Bronica, Contax, Exacta, Praktica, Rolleiflex, Wrayflex, Wirgin y Zenit quedaron en el camino como resultado de quiebras, disoluciones, absorciones o desinversión; y dos emblemáticas como Olympus y Konica Minolta abandonaron el negocio fotográfico –tras varias décadas protagonizándolo–ante el inexorable avance de los teléfonos celulares. Este artículo analiza los propósitos estratégicos y las ventajas competitivas que han guiado y sustentado a Canon y a Nikon, y cómo cada firma enfrenta hoy la acelerada contracción del mercado.

El procesamiento tridimensional y la reconstrucción de las regiones anatómicas a partir de imágenes médicas permiten aplicar un conjunto de técnicas de segmentación y filtrado para para realizar posteriormente reconstrucciones volumétricas y así generar representaciones computacionales en 3D de la anatomía humana, que es útil en el campo de la medicina para facilitar análisis de las estructuras del cuerpo humano. En este artículo, se realizó una reconstrucción 3D a partir de la segmentación, basada en la diferenciación por área, del órgano(riñón) y estructuras óseas de una serie de imágenes de un TAC abdominal. También, implementamos una interfaz interactiva para la visualización de los planos (frontal, sagital y transversal). La interfaz que muestra los diferentes planos y también carga la reconstrucción 3D que se generó en un proceso aparte, da la opción al usuario de seleccionar cualquier estudio TAC que tenga almacenado en su ordenador. Este procedimiento, según el campo de aplicación, complementa la interacción y análisis de estructuras anatómicas al médico, permite planificar un tratamiento oportuno que ayudará al análisis preoperatorio de patologías complejas y la formulación de estrategias quirúrgicas.