Procesamiento rápido de imagen PET/SPECT

Reducción del tiempo de reconstrucción y mejora del contraste mediante redes neuronales convolucionales entrenadas en imágenes clínicas.

Segmentación automática de órganos y tumores

Detección y delimitación precisa de estructuras anatómicas y focos hipermetabólicos con algoritmos de visión artificial.

Predicción de respuesta terapéutica

Modelos de IA que correlacionan captación y biomarcadores con probabilidad de éxito terapéutico en radiofármacos o radioterapia metabólica.

Optimización de dosimetría personalizada

IA para estimar dosis absorbida por tejido sano y tumoral, ajustando tratamientos en tiempo real para maximizar eficacia y seguridad.

📸 Reconstrucción acelerada PET/SPECT

Uso de redes convolucionales (CNN) para eliminar ruido y reconstruir imágenes a partir de dosis reducidas o menor tiempo de adquisición.

🔍 Segmentación tumoral y funcional automatizada

Algoritmos de IA para delimitar estructuras de interés como lesiones hipermetabólicas, hígado, riñón o ganglios linfáticos.

📈 Predicción de evolución oncológica

Modelos supervisados (XGBoost, LSTM) aplicados a imágenes y datos clínicos para anticipar la respuesta a terapia o riesgo de recidiva.

🧠 Tecnologías utilizadas

• ✅ Visión artificial con redes CNN, UNet y Segment Anything
• ✅ Modelos predictivos multivariantes (XGBoost, LSTM)
• ✅ Integración DICOM + HL7/FHIR para PACS y RIS
• ✅ Paneles clínicos personalizados con React.js y D3.js
• ✅ IA explicable (SHAP, LIME) para decisiones trazables

Hospital Universitario (PET-TAC)

Segmentación automática de metástasis hepáticas y cálculo de volumen tumoral funcional con reducción del tiempo de informe en un 45%.

Centro de alta tecnología oncológica

IA predictiva aplicada a radiofármacos para estimar eficacia terapéutica y toxicidad previa a la administración personalizada.

Unidad de imagen molecular

Reconstrucción acelerada con IA en pacientes pediátricos reduciendo dosis y tiempo de escaneo sin pérdida de calidad diagnóstica.