Ingeniería de Sistemas · 2026

VARIME: una herramienta basada en inteligencia artificial con un enfoque de aprendizaje profundo para el apoyo al diagnóstico del cáncer de cuello uterino con evaluación de riesgo y análisis de heterogeneidad tumoral

Varime es una herramienta de inteligencia artificial desarrollada para apoyar el diagnóstico del cáncer de cuello uterino, enfermedad que continúa representando un desafío para los sistemas de salud debido a la necesidad de diagnósticos oportunos y precisos, especialmente en contextos con acceso limitado a especialistas. Colombia registró 4.742 casos nuevos y 2.490 muertes en 2020; esta relación entre la carga de enfermedad y la disponibilidad limitada de especialistas constituye la motivación principal del trabajo. La herramienta integra dos módulos basados en un Vision Transformer entrenado desde cero. El Módulo 1 clasifica células cervicales en imágenesde frotis de Papanicolaou distinguiendo morfología normal y anormal, mientraselMódulo 2 estratifica la heterogeneidad tumoral en tres niveles de riesgo a partir de imágenes médicas multimodales funcionales y moleculares, incluyendo resonancia magnética funcional (MRI) y PET/CT. El primer módulo utilizó el dataset público SIPaKMeD (4.049 imágenes citológicas anotadas por citopatólogos) y alcanzó exactitud del 97,61% y AUC-ROC de 98,96%, con recall del 99%enlaclase de alto riesgo. El Módulo 2 empleó imágenes TCIA de 23 pacientes con cáncer cervical y obtuvo 93,82% de exactitud y AUC macro de 99,17%; cifras que deben interpretarse con cautela dado el volumen reducido del dataset. Ambos módulos se despliegan en una plataforma web funcional. Los resultados confirman la factibilidad técnica del enfoque; como trabajo futuro, se plantea la validación prospectiva sobre datos clínicos reales provenientes de diferentes entornos hospitalarios.