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     {"id": "rId180", "path": "images/rId180.png", "description": "Descripción 22"},
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-    {"id": "rId195", "path": "images/rId195.png", "description": "Descripción 26"},
+    {"id": "rId192", "path": "images/rId192.png", "description": "Este mapa 🗺️ ilustra la distribución de los registros de atención de salud en los departamentos del Perú 🇵🇪, utilizando un gradiente de color que varía desde tonos claros (menos registros) hasta tonos oscuros (más registros) 📊. Se destacan regiones con mayor actividad médica, como Lima."},
+    {"id": "rId195", "path": "images/rId195.png", "description": "Este mapa 🗺️ muestra los departamentos del Perú 🇵🇪 con sus nombres claramente visibles, desde Tumbes y Piura en la costa 🌊 hasta Cusco y Puno en los Andes 🏔️ y Loreto en la Amazonía 🌳"},
     {"id": "rId40", "path": "images/rId40.png", "description": "El análisis de la frecuencia de códigos anonimizados revela que los 10 más comunes se repiten entre 52 y 75 veces, indicando múltiples visitas o tratamientos para los mismos pacientes. Un gráfico de barras muestra la frecuencia de estos códigos, usando solo los primeros 5 caracteres para facilitar su lectura y comparación."},
     {"id": "rId44", "path": "images/rId44.png", "description": "El análisis de la frecuencia de códigos anonimizados muestra que los 10 más comunes se repiten entre 52 y 75 veces, lo que sugiere múltiples visitas o tratamientos de los mismos pacientes. Un gráfico de barras presenta la frecuencia de estos códigos, utilizando solo los primeros 5 caracteres para simplificar la comparación."},
     {"id": "rId47", "path": "images/rId47.png", "description": "Descripción 29"},