Plataforma web de apoyo a la decisión clínica impulsada por un ensamble inteligente de IA para la detección temprana y segmentación cuantitativa no invasiva de neoplasias cerebrales.
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inferencia por estudio volumétrico
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secuencias IRM: T1, T1c, T2 y FLAIR
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arquitecturas en ensamble inteligente
Propuesta de valor
Combinamos segmentación volumétrica y clasificación del tipo y grado de la lesión para entregar una inferencia rápida, explicable y lista para validar por el especialista.
Integración sinérgica de NRCS-U-Net, NRC-3-CsNet y NRC-3-MtNet para segmentar la masa tumoral y clasificar gliomas y meningiomas por tipo y grado.
Ingesta automatizada de NIfTI (.nii, .nii.gz) y DICOM con las secuencias esenciales: T1, T1c, T2 y FLAIR.
Segmentación de alta velocidad en menos de 30 segundos por estudio volumétrico completo.
Grad-CAM y mapas de calor que justifican la decisión del modelo ante el equipo médico. Principio de caja blanca.
CDSS estricto: la IA propone, el neuro-oncólogo dispone. La validación final siempre es humana.
NeuroRaccoon AI opera exclusivamente como herramienta de apoyo al diagnóstico y no emite dictámenes con validez legal autónoma. Requiere siempre validación por un facultativo.
Servicios y capacidades
Del corte al pre-reporte: seis capacidades clínicas integradas sobre el mismo ensamble.
T1, T1CE, T2 y FLAIR integrados para delimitar gliomas y meningiomas con precisión morfológica.
Tumor activo, edema y tejido sano diferenciados en código de colores por el ensamble neuronal.
Volumen físico de la lesión en cm³ calculado desde metadatos espaciales DICOM/NIfTI.
Evaluación prequirúrgica de bordes con alertas ante márgenes vasculares críticos menores a 2 mm.
Medición automatizada de la desviación de la línea media y la compresión ventricular.
Exploración axial, sagital y coronal con calibración submilimétrica y pre-reportes acelerados.
Rendimiento
| Métrica | Estándar tradicional | NeuroRaccoon AI |
|---|---|---|
| Tiempo de segmentación | 45 a 60 min (manual) | <30 s por estudio |
| Precisión (Dice) | ≈80–85% (variabilidad humana) | Dice ≥ 0.85 (≥90%) |
| Datos y anonimización | Variable según proceso local | Anonimización irreversible de PHI |
| Soporte de secuencias | Revisión corte por corte | Ensamble T1, T1CE, T2 y FLAIR |
Explicabilidad
Cada inferencia incluye su mapa Grad-CAM: las zonas cálidas muestran dónde concentró su atención el modelo. El especialista valida con evidencia, no con fe.
Visualización ilustrativa — reemplazar con un mapa Grad-CAM real del ensamble.
Evidencia
Modelos evaluados en 33,599 cortes de test (15,148 sanos · 12,392 glioma · 6,059 meningioma) y 471 volúmenes BraTS + pseudo-sanos.
Impacto clínico
0.00 min
Eficiencia Operativa
0.0%
Estandarización Diagnóstica
0
Impacto reportado del sistema
0.19 min por estudio (11.4 s medidos, 3 modelos en servicio). De horas de delineación manual a minutos.
Menor variabilidad interobservador. Concordancia del 96.4% a nivel volumen (454/471) con el ensamble.
Vinculado a ODS 3, 4, 9, 10 y 17: salud, educación, innovación, equidad y alianzas.
Quiénes somos
NeuroRaccoon AI es una propuesta tecnológica e investigativa en oncología computacional e inteligencia artificial médica, con asesoría académica y acompañamiento clínico especializado en neuro-oncología.
Nacimos para ofrecer una alternativa rápida, precisa y no invasiva frente a las limitaciones y riesgos del diagnóstico tradicional, impulsando la detección oportuna y la equidad en el acceso a salud avanzada.
Nuestro motor de ensamble (NRCS-U-Net, NRC-3-CsNet y NRC-3-MtNet) extrae patrones invisibles en análisis convencionales para decisiones médicas oportunas.
Transformar la clasificación y el tratamiento de tumores cerebrales de forma no invasiva, integrando IA y análisis de IRM para identificar patrones oncológicos y optimizar decisiones clínicas.
Ser el referente global en diagnóstico neuro-oncológico: que el análisis inteligente de imagen sea el estándar de oro y reduzca procedimientos invasivos, transformando la esperanza de vida.
Agenda 2030
Diagnóstico oportuno y no invasivo en patologías neuro-oncológicas.
Deep learning desplegado en la infraestructura de salud.
Diagnóstico avanzado donde hay menos especialistas.
Ingeniería, IA y neurocirugía trabajando juntas.
Principios
Diagnósticos certeros y no invasivos que respetan la salud física y emocional.
Como el mapache: detectamos micro-detalles invisibles en análisis convencionales.
Caja blanca: el médico comprende el fundamento probabilístico de cada resultado.
Evolución continua frente a la naturaleza dinámica de los patrones oncológicos.
Dark mode de alto contraste para reducir fatiga y resaltar áreas críticas.
Certeza validada con estándares metodológicos rigurosos.
Contacto y comunidad
Para hospitales, universidades e inversionistas: demostraciones clínicas, licenciamiento e implementación. Para inversionistas, ofrecemos trazabilidad técnica, validación experta y roadmap regulatorio.
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