U‑Net y máscaras anatómicas
Segmentación pulmonar o torácica para aislar regiones y preparar tareas posteriores.
03 / Ejemplo de trabajo
Imagen médica: modelos de diagnóstico, segmentación y explicabilidad
Diseño y análisis de modelos de imagen médica para tareas de clasificación y segmentación, con revisión de explicabilidad y sesgos.
SegmentaciónClasificación diagnósticaExplicabilidad + sesgos
Idea central
Construir modelos es también decidir qué imagen entra, qué tarea resuelve y cómo se interpreta su salida.
El caso reúne diseño experimental, segmentación, clasificación y explicabilidad para conectar el rendimiento técnico con una lectura clínica crítica.
A / Tipos de modelos
Tres familias de trabajo en imagen médica
La misma disciplina clínico‑técnica se adapta a objetivos distintos sin confundir construcción de modelos con validación para uso real.
Patología pulmonar en Rx
Clasificación sobre radiografía de tórax con diferentes entradas anatómicas.
Deep learning en mamografía
Pipeline técnico presentado como proyecto experimental, no como producto clínico validado.
B / Workflow técnico‑clínico
De la imagen fuente a una lectura clínica del modelo
El flujo hace visible cada decisión: entrada, preprocesado, arquitectura, tarea, validación, explicabilidad y revisión.
Imagen médica
Rx, mamografía o dataset fuente con contexto y etiquetas.
Preprocesado
Normalización, máscara, segmentación o recorte anatómico.
Modelo
U‑Net, CNN, Xception u otra arquitectura adecuada.
Tarea
Segmentación o clasificación diagnóstica.
Validación técnica
Métricas de rendimiento y comparación experimental.
Explicabilidad
Mapas de calor, atención y revisión de regiones relevantes.
Lectura clínica
¿Mira donde debe, aprende artefactos o introduce sesgos?
C / Submódulo de equidad
El sesgo de género como una prueba del diseño experimental
No es el único tema del caso: funciona como una comprobación específica de cómo cambia el comportamiento entre entrenamiento y validación.
Male training
Modelo entrenado con subset masculino.
Female training
Modelo entrenado con subset femenino.
Male validation
Evaluación en población masculina.
Female validation
Evaluación en población femenina.
Comparación de brecha
Lectura conjunta de rendimiento, caída y equidad.
Evidencia documental
Arquitecturas, máscaras y sesgos
Los recortes reales acompañan el relato; el workflow reconstruido mantiene la jerarquía principal.
Capacidad contratable
Construir y revisar experimentos de imagen médica con criterio clínico.
Diseño de modelos
Definir datos, arquitectura, tarea y estrategia experimental.
Explicabilidad y sesgos
Comprobar regiones de atención, artefactos, subgrupos y brechas.
Traducción a producto
Convertir hallazgos técnicos en límites, riesgos y decisiones accionables.
Qué evitar: no se presenta como modelo clínicamente desplegado ni repite el caso de validación pediátrica; muestra construcción y análisis experimental.