Med-IA · IA clínica para imagenología · Colombia · Chile

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Cada corte, cada hallazgo, verificado.

Pre-diagnóstico asistido por IA para tomografía y resonancia. Cuatro agentes especializados que se revisan entre sí entregan un reporte estructurado en menos de 90 segundos, con trazabilidad criptográfica. La IA propone. El radiólogo decide.

Solicitar demostraciónVer un caso real
< 90s
tiempo de reporte
frente a horas de cola de lectura
117+
estructuras anatómicas
segmentación sub-milimétrica
500+
cortes DICOM
por estudio multi-slice
  • FDA Class II *
  • HL7 FHIR R4
  • DICOM 3.0
  • Ley 1581/2012 · RNBD
  • NVIDIA MONAI

* FDA Pre-Submission (Q-Sub) en preparación. No constituye aprobación de la FDA.

NVIDIA Partner NetworkDell Technologies
§ 1 · Un caso real

Del corte DICOM al reporte estructurado.

Así se ve la salida del sistema: la imagen de entrada y, al lado, el informe por sistemas con su control anti-alucinación. Elige la modalidad.

Fig. 1 · DemostraciónRadiografía simple PA y lateral
Med-IA · DICOM · Rx tórax · 2 proyecciones
Radiografía posteroanterior de tórax procesada por el pipeline Med-IA
Input · DICOM · Rx tórax · 2 proyecciones
Study · CXR_2026_0147
Output · reporte estructurado< 90 s · validated
§ impresión general

Radiografía de tórax en proyecciones PA y lateral. Técnica adecuada, buena inspiración, sin rotación. Sin artefactos relevantes. Análisis por sistemas completado.

§ hallazgos por sistema
  • — Pulmón: ambos campos pulmonares bien aireados y simétricos. Trama broncovascular de distribución normal. Sin opacidades focales, nódulos ni consolidaciones.
  • — Mediastino: silueta cardíaca de tamaño normal (índice cardiotorácico < 0,5). Tráquea central y permeable. Hilios de morfología y densidad conservadas.
  • — Pleura y diafragma: senos costofrénicos libres en ambas proyecciones. Hemidiafragmas de contorno normal. Sin derrame ni neumotórax.
  • — Esqueleto: clavículas, parrilla costal y columna dorsal visible sin lesiones focales aparentes.
§ control anti-alucinación

Todos los hallazgos verificados por el agente validador cruzado. 0 descartados por falta de soporte visual.

Validación humana pendientesha-256 · blockchain ✓
* Casos de demostración. Las imágenes y los reportes ilustran el formato de salida estructurada del pipeline Med-IA para cada modalidad — no corresponden a pacientes reales y los identificadores de estudio son ficticios. No representan resultados clínicos ni métricas de clientes. Med-IA entrega salida textual; los marcadores sobre la imagen señalan el sistema anatómico de cada hallazgo del reporte y son ilustrativos, no una detección automática de lesiones. Toda decisión diagnóstica requiere validación por un profesional de la salud habilitado.
§ 2 · El problema

Un radiólogo lee cientos de estudios al día. Los hallazgos incidentales son los primeros en perderse.

La lectura de tomografías y resonancias es una de las tareas más cognitivamente demandantes en medicina. A mayor volumen, mayor fatiga; a mayor fatiga, mayor probabilidad de omitir hallazgos clínicamente relevantes que no eran el motivo principal del estudio.

No es un problema de competencia. Es un problema de escala. Los servicios de urgencia y los centros de alto volumen operan al límite, y el tiempo entre la adquisición del estudio y el reporte definitivo se mide en horas — cuando el paciente necesita respuestas en minutos.

31%
hallazgos incidentales
prevalencia agrupada en TC de urgencias — meta-análisis, Annals of Emergency Medicine (2022)
4–8 h
tiempo medio de reporte
en centros con cola de lectura; en urgencias, minutos perdidos cambian el desenlace
51%
radiólogos con burnout
Medscape Physician Burnout & Depression Report (2024) — carga cognitiva sostenida

Med-IA no reemplaza al radiólogo. Le devuelve tiempo y consistencia estandarizando la lectura inicial y priorizando casos críticos.
Principio operativo

LaIApropone.
Elradiólogodecide.
§ 3 · Cómo funciona

Cuatro agentes especializados que se revisan entre sí antes de emitir un solo hallazgo.

El sistema no es un modelo monolítico. Es una cadena deliberada donde cada agente tiene una responsabilidad acotada y auditable. Si la evidencia no existe, no se reporta.

01 / 04input · DICOM multi-slice

Segmentación anatómica

El primer agente identifica y delimita cada órgano y estructura con precisión sub-milimétrica.

Sobre cada estudio DICOM multi-slice (hasta 500+ cortes) se ejecuta una segmentación automática que aísla 117+ estructuras anatómicas. Este mapa anatómico es la base sobre la que trabajan los siguientes agentes.

Agente 01 · segmentación · CT_THX_2026_0312
  • 01Pulmón derecho✓
  • 02Pulmón izquierdo✓
  • 03Tráquea y bronquios principales✓
  • 04Aorta torácica✓
  • 05Tronco pulmonar✓
  • 06Corazón✓
  • 07Esófago✓
  • 08Cuerpos vertebrales T1–T12✓
  • 09Parrilla costal✓
  • 10Esternón✓
  • 117 / 117estructuras · 312 cortes · 1 mm
02 / 04agentes · 8 dominios

Agentes de especialidad

Cada región anatómica es analizada por un agente entrenado en esa disciplina.

Tórax, abdomen, pelvis, sistema musculoesquelético, vascular, genitourinario, gastrointestinal y sistema nervioso central — cada uno tiene un agente con conocimiento específico de patologías, patrones y criterios de severidad.

Agentes 02 · 8 dominios en paralelo
  • TRXactivo
    Tórax y pulmones

    Nódulos pulmonares, consolidaciones, derrames pleurales, patrones intersticiales.

  • ABDactivo
    Abdomen y pelvis

    Lesiones hepáticas, renales, esplénicas, pancreáticas; líquido libre; adenopatías.

  • CRVactivo
    Cardiovascular

    Cardiomegalia, calcificaciones coronarias, alteraciones de grandes vasos.

  • SNCactivo
    Sistema nervioso central

    Hemorragias, efecto de masa, alteraciones parenquimatosas.

  • MSKactivo
    Musculoesquelético

    Fracturas, lesiones líticas/blásticas, alteraciones degenerativas.

  • VASactivo
    Vascular

    Aneurismas, disecciones, calcificaciones ateromatosas.

  • GUactivo
    Genitourinario

    Litiasis, masas renales, alteraciones vesicales.

  • GIactivo
    Gastrointestinal

    Patologías del tracto digestivo y estructuras asociadas.

03 / 04control · anti-alucinación

Validación cruzada

Un agente de consistencia revisa que cada hallazgo tenga soporte visual real en el estudio.

Aquí vive el diseño anti-alucinación: si un agente propone un hallazgo que el validador no puede confirmar sobre la imagen, el hallazgo se descarta. No se reporta lo que no se puede verificar.

Agente 03 · validador cruzado
Hallazgo propuestoSoporte visualDecisión
Nódulo LSD · 6 mmcortes 142–147✓ reportado
Derrame pleural izquierdo · levecortes 230–268✓ reportado
Adenopatía mediastínica · 11 mmsin correlato✗ descartado
Consolidación LID · segmentariacortes 251–274✓ reportado
3 reportados · 1 descartado · 0 sin verificar
04 / 04output · blockchain ✓

Reporte estructurado

Salida en formato clínico legible con localización, severidad y nivel de confianza por hallazgo.

Cada análisis queda registrado con auditoría criptográfica SHA-256 y certificación blockchain. El reporte se entrega en español, inglés o portugués, y el radiólogo conserva siempre la decisión final.

Agente 04 · reporte estructurado
LocalizaciónHallazgoSeveridadConfianza
LSDNódulo sólido 6 mmleve0,94
Pleura izq.Derrame leveleve0,91
LIDConsolidación segmentariamoderada0,88
sha-256 · 9f3a…c21e · bloque certificadoES · EN · PTValidación humana pendiente

Del corte 2D al volumen 3D interactivo.

No es una ilustración: es el visor real de Med-IA renderizando un tórax completo en el navegador. Piel, hueso y pulmón como capas de tejido que el especialista pela con la rueda del mouse — sin workstation dedicada, sin instalar nada.

Med-IA Workstation · Vista 3D — Volumen
Visor DICOM de Med-IA renderizando un tórax en volumen 3D interactivo, con capas de tejido y la capa de pulmón resaltada
Reconstrucción volumétrica real generada por el visor DICOM de Med-IA sobre un estudio CT de tórax anonimizado — el mismo estudio del que la IA emitió su pre-diagnóstico en menos de 90 segundos.

Y detrás del visor, toda la operación clínica.

Med-IA no reemplaza tus sistemas: se integra con ellos. Nos conectamos a tu PACS/RIS actual e ingerimos los estudios de forma masiva — la clínica sigue operando igual, pero cada estudio llega con su pre-diagnóstico, su trazabilidad y el expediente del paciente al día.

Panel de control de Med-IA con consumo mensual, clínicas activas, pre-diagnósticos IA y estudios en cuarentena
Operación multi-clínica
Consumo, clínicas activas, cuarentena de estudios y pre-diagnósticos IA en un panel de control central.
Worklist de estudios de Med-IA con estados por estudio y filtros por modalidad
Worklist con estados en tiempo real
Cada estudio con su estado — pendiente, en progreso, completado — y la marca AI ready cuando el pre-diagnóstico está listo.
Expediente clínico del paciente en Med-IA: datos personales, estudios, diagnósticos y consentimientos
Expediente clínico completo
Datos personales, estudios, diagnósticos, consentimientos e historial del paciente — cifrados extremo a extremo.

↳ Resultado: un reporte preliminar en ~90 segundos que el especialista usa como punto de partida, no como conclusión.
§ 4 · Qué detecta

Más de 117 estructuras anatómicas segmentadas con precisión sub-milimétrica.

La Dra. Mar-ia revisa todas las estructuras del estudio, no solo las del motivo de consulta — reduciendo el riesgo de hallazgos incidentales omitidos.

Corte axial de un estudio de tomografía computarizada toracoabdominal, usado como referencia visual del tablero de regiones.

↳ Cobertura actual. Nuevas estructuras y patologías se añaden trimestralmente con validación clínica.

§ 4.1 · Dra. Mar-ia
Representación visual del agente Dra. Mar-ia
Agent · v2.4.1
Dra. Mar-ia
Medical Imaging Agent
Fig. 4 · non-clinical

En honor a Marie Curie, pionera de la radiología para el diagnóstico médico.

Med-IA bautizó a su agente de pre-diagnóstico por imágenes como Dra. Mar-ia — convergencia entre ciencia, ética médica e inteligencia artificial aplicada a la salud.

Representa un compromiso con la innovación responsable: apoyo clínico temprano, mejora continua de la interpretación de imágenes médicas, y la convicción de que la IA en salud complementa al profesional, nunca lo suplanta.

Cómo aprendió
Se entrenó con cientos de miles de estudios reales, anotados por equipos de radiólogos que revisaron cada hallazgo al menos por duplicado.
De dónde viene su experiencia
Instituciones clínicas en Latinoamérica y Europa, con casos que cubren desde rutina hospitalaria hasta urgencias de alta complejidad.
Cómo trabaja contigo
Entrega un reporte estructurado como segunda lectura — el especialista siempre conserva la decisión final. Nunca opera sin supervisión médica.
En qué idiomas reporta
Español, inglés y portugués. Los reportes son legibles para cualquier profesional de la salud en la región.

↳ Documentación técnica detallada (arquitectura, framework, dataset, métricas) disponible bajo NDA.
§ 5 · Garantías del sistema

En medicina, lo que no puede verificarse no debe reportarse.

Cuatro compromisos técnicos y regulatorios que definen cómo opera Med-IA — y cómo puede defenderse cualquier hallazgo generado ante auditoría.

01

Diseño anti-alucinación

El sistema rechaza hallazgos que no tengan soporte visual real en el estudio.

Un agente validador revisa cada propuesta generada por los agentes de especialidad. Si no puede confirmarla sobre la imagen, el hallazgo se descarta antes de llegar al reporte. El usuario recibe únicamente lo que el sistema puede defender.

02

Auditoría criptográfica end-to-end

Cada análisis queda registrado con hash SHA-256 y certificación blockchain.

La integridad del reporte emitido es verificable. Esto protege tanto a la institución como al paciente: cualquier modificación posterior invalida la firma criptográfica, haciendo imposible alterar retroactivamente un informe generado.

03

Interoperabilidad abierta

HL7 FHIR R4 · DICOM 3.0 · OAuth 2.0 · TLS 1.3 extremo a extremo.

Recursos FHIR para Patient, Observation, DiagnosticReport, ImagingStudy y DocumentReference. Integración DICOM 3.0 para imágenes diagnósticas. Todo sobre API RESTful segura y estándares reconocidos por OPS/OMS como referente LATAM.

04

Cumplimiento regulatorio verificable

FDA Class II (Q-Sub en preparación) · NVIDIA Connect Partner · Ley 1581/2012 · RNBD/SIC.

Pre-certificación SaMD bajo el programa FDA Pre-Submission (Q-Sub) en preparación. Stack técnico respaldado por NVIDIA Connect Partner. Política de Tratamiento de Datos aprobada por Junta Directiva y registrada ante la SIC. Documentación bajo NDA en VDR.

↳ La documentación probatoria completa (políticas, contratos con encargados, evidencia FDA, NVIDIA Connect) se entrega bajo NDA en Virtual Data Room.

Ver dossier de compliance completo
§ 9 · Contacto

Escríbenos al canal correcto. Cada solicitud la atiende la persona indicada.

Sin formularios genéricos. Si ya sabes qué necesitas, escribe directo al equipo correspondiente. Si no, usa el formulario y lo enrutamos internamente.

Demo y pilotos hospitalarios

Para equipos de imagenología, CIOs y directores médicos evaluando la incorporación de pre-diagnóstico IA en su flujo.

contacto@med-ia.io

Protección de datos · derechos ARCO

Solicitudes de acceso, rectificación, cancelación y oposición bajo Ley 1581/2012. Respuesta dentro de los plazos legales.

privacidad@med-ia.io

Investigación y colaboraciones académicas

Universidades, grupos de investigación y centros clínicos interesados en publicaciones, datasets o validaciones conjuntas.

research@med-ia.io

Compliance y asuntos regulatorios

Consultas sobre certificación FDA, documentación HL7, integración DICOM o auditorías de cumplimiento.

regulatory@med-ia.io

Formulario general · respuesta < 24 h

↳ Al enviar aceptas nuestra Política de Tratamiento de Datos (Ley 1581/2012).