LinkedIn Post — RADIA: Radiología con IA en el Edge
Capturas recomendadas para el carrusel (en este orden)
- WhatsApp Image 2026-04-12 at 17.28.19.jpeg — Vista desktop completa: visor DICOM con 106 hallazgos, bounding boxes en CT axial, RADIA Chat con Gemini Vision, barra de herramientas (Re-analizar, PDF, Informes, 3D, Compartir)
- WhatsApp Image 2026-04-12 at 15.19.46.jpeg — Estudio compartido: CT con anotaciones de cálculos en conducto salival, panel de 78 hallazgos con confianza %, botones 3D y PDF
- WhatsApp Image 2026-04-12 at 15.57.05.jpeg — Renderizado 3D volumétrico frontal del cráneo (modo Hueso), con flechas señalando hallazgos
- WhatsApp Image 2026-04-12 at 15.40.59.jpeg — 3D lateral del maxilar con flechas de anotación, controles MIP/X-Ray/Umbral
- WhatsApp Image 2026-04-13 at 22.26.02.jpeg — Modo veterinario: foto de perro con IA detectando Enfermedad Periodontal Severa, Desgaste Dental y Epífora ocular con bounding boxes
- WhatsApp Image 2026-04-12 at 18.30.14.jpeg — Versión móvil: fractura mandibular detectada, filtros sospechoso/indeterminado
- WhatsApp Image 2026-04-13 at 02.08.06.jpeg — Segundo estudio: cuerpo extraño radiopaco detectado entre raíces, 13 hallazgos
Post para LinkedIn
🏥 Hemos lanzado RADIA — radiología con inteligencia artificial que corre directamente en el edge.
Un visor DICOM completo en el navegador que analiza estudios médicos con IA y devuelve hallazgos clínicos en segundos. Sin instalar nada. Sin enviar datos a servidores externos.
Lo que hace:
🔬 Scan 360° — analiza cada corte del estudio DICOM y detecta hallazgos automáticamente. En un CT dental de 425 cortes encontró 106 hallazgos: caries extensas, terceros molares impactados, fracturas mandibulares, quistes de retención mucosa, cálculos en conducto salival, cuerpos extraños radiopaco... cada uno con su bounding box sobre la imagen, localización anatómica y nivel de confianza.
💬 Chat IA con visión — Gemini 2.5 Flash analiza el corte que estás viendo en tiempo real. Le preguntas "¿qué ves en este corte?" y te responde con contexto clínico. También tiene accesos directos: resumen del estudio, hallazgos graves, estado dental.
🧊 Renderizado 3D volumétrico — reconstrucción tridimensional completa en el navegador con modos Hueso, MIP y X-Ray. Rotación interactiva con control de umbral y brillo. Todo client-side, sin servidor de renderizado.
📱 Responsive — la misma experiencia en desktop y móvil. Las capturas del carrusel muestran ambas versiones: desde la interfaz completa con panel de chat hasta la vista móvil con filtros por severidad.
🐕 Modo veterinario — no solo humanos. RADIA analiza imágenes veterinarias: en la foto de un perro detectó enfermedad periodontal severa, desgaste dental con fracturas e irritación ocular, todo con bounding boxes y descripciones clínicas.
🔒 Privacidad total — los archivos DICOM se procesan en Cloudflare Workers (edge computing). Los datos no viajan a servidores centralizados. Autenticación con Google OAuth, enlaces compartidos con caducidad, informes PDF generados al instante.
La arquitectura: Cloudflare Pages + Workers + D1 + R2. Tres modelos de IA en paralelo (Asteroid Mode): Gemini 2.5 Flash + MedGemma + Llama 4 Scout. 16 modalidades DICOM soportadas (CT, MR, CR, US, DX, PT, NM...).
Hemos escrito un artículo técnico detallado sobre cómo lo construimos:
👉 https://codex.cadences.app/blog/radia-radiologia-ia-edge/
#IA #Radiología #DICOM #HealthTech #MedTech #EdgeComputing #Cloudflare #GeminiAI #DeepLearning #ImagenMédica #Veterinaria #3DRendering #WebDev #StartupTech
Versión corta (alternativa)
Lanzamos RADIA — visor DICOM con IA que corre en el edge.
Scan 360° analiza cada corte y detecta hallazgos con bounding boxes. Chat IA con visión responde preguntas sobre lo que ves. Renderizado 3D volumétrico en el navegador. Todo sin instalar nada.
En un CT dental de 425 cortes → 106 hallazgos detectados automáticamente.
También funciona en veterinaria 🐕
Cloudflare Workers + Gemini 2.5 Flash + MedGemma + Llama 4 Scout.
👉 https://codex.cadences.app/blog/radia-radiologia-ia-edge/
#IA #Radiología #DICOM #HealthTech #EdgeComputing