Clasificación de Tumores Cerebrales en RM
Clasificación automática de glioma, meningioma, tumor pituitario y ausencia de tumor en resonancia magnética.
El reto del diagnóstico oncológico en neuroimagen
En muchos hospitales, los radiólogos deben revisar cientos de resonancias magnéticas cerebrales cada semana. Identificar si una imagen muestra un glioma, meningioma, tumor pituitario o tejido sano requiere años de especialización — y aun así, existe variabilidad entre expertos en casos difíciles. Esta carga es especialmente crítica en entornos con pocos especialistas, donde los tiempos de espera para un diagnóstico pueden extenderse días o semanas. Un retraso en identificar un tumor agresivo puede cambiar radicalmente el pronóstico del paciente.
¿Por qué importa?
El modelo clasifica automáticamente imágenes de resonancia magnética cerebral en cuatro categorías: glioma, meningioma, tumor pituitario y sin tumor. Funciona como una segunda opinión instantánea para el equipo clínico. Permite priorizar los casos más urgentes, reducir la carga de revisión rutinaria y ampliar la capacidad diagnóstica sin aumentar la plantilla de especialistas. Supera significativamente los clasificadores clásicos usados como línea base.
Validación sobre 2,870 imágenes de RM reales
El sistema fue entrenado y validado sobre un dataset clínico de 2,870 imágenes de resonancia magnética cerebral real. El pipeline procesa la imagen y emite una clasificación con nivel de confianza en menos de un segundo. La arquitectura Vision Transformer — tecnología de última generación en inteligencia artificial — supera en precisión a los modelos clásicos, demostrando que es viable incluso con datasets clínicos de tamaño moderado.
