RADIA — Radiología + IA

Plataforma de imagen médica con asistencia de inteligencia artificial.

URL: radia.cadences.app

Qué es RADIA

RADIA es un visor DICOM completo con IA integrada que permite a profesionales médicos subir estudios de imagen, visualizarlos en 2D/3D/MPR, y obtener análisis automatizado con modelos de visión multimodal.

Capacidades principales

• Visor DICOM — Navegación por cortes, zoom, pan, window/level, anotaciones DICOM
• Reconstrucción 3D — Volume rendering WebGL2 con ray marching (CBCT dental, TAC)
• MPR — Vista multiplanar axial/coronal/sagital sincronizada
• Scan 360° — Análisis automatizado de todo el estudio por lotes
• Diálogo de Pre-análisis — Modos: complementar, revisar, borrar y re-analizar. Incluye toggle Asteroide y campo de razón.
• Modo Asteroide — Multi-modelo paralelo (Gemini + Groq Specialist) con consenso cruzado
• Deep Analysis — Profundización por hallazgo con ±10 cortes de contexto
• Deep Filter — Filtro rápido para mostrar solo hallazgos con deep analysis
• Point-Ask — Click en cualquier punto → análisis localizado
• Modo Navegar — Click en el visor navega al hallazgo más cercano por distancia euclídea
• Gestión de hallazgos — Eliminar hallazgos individuales o grupos, ocultar/mostrar del informe
• Hallazgos agrupados — Deduplicación automática de hallazgos en cortes adyacentes con misma categoría/ubicación
• Chat IA — Conversación multimodal en tiempo real sobre el estudio
• Colaboración — Compartir estudios con otros doctores vía enlaces seguros
• Informes PDF — Generación de reportes radiológicos con hallazgos y medidas

Modalidades soportadas

16 tipos de estudio en 6 sectores: Dental (CBCT, Panorámica, Periapical), Radiología (Rx Tórax, Rx Ósea, TAC, Mamografía), RM (Cerebral, MSK), Ecografía, Foto Clínica (Dermatología, Podología, Oftalmología, Heridas, General), Veterinaria.

Ver docs/modalities.md para detalle completo.

Stack técnico

Roadmap — MedGemma 4B-IT: Modelo médico especializado de Google pendiente de integración como tercer proveedor IA. Dos vías previstas: (1) Vertex AI con GPUs bajo suscripción (~$500/mes por L4), o (2) ML Trainer local (app Electron de Cadences) ejecutando el modelo en hardware propio del usuario. La infraestructura JWT/SA ya está preparada (vertex-auth.js archivado). Ver docs/asteroid-mode.md.

Estructura del proyecto

storefronts/radia/
├── src/
│   ├── components/           # 7 componentes React
│   │   ├── StudyExplorer.tsx  # Orquestador principal (visor + chat + IA)
│   │   ├── DicomViewer.tsx    # Visor DICOM 2D (PACS-style)
│   │   ├── Volume3DViewer.tsx # Renderer 3D WebGL2
│   │   ├── MPRViewer.tsx      # Vista multiplanar 2×2
│   │   ├── ChatPanel.tsx      # Chat IA conversacional
│   │   ├── DicomUploader.tsx  # Subida de archivos DICOM
│   │   └── SharedViewer.tsx   # Visor público (solo lectura)
│   ├── services/             # Servicios cliente
│   │   ├── dicomParser.ts     # Parsing DICOM + JPEG 2000
│   │   ├── sliceCache.ts      # Cache API para thumbnails PNG
│   │   ├── volumeCache.ts     # IndexedDB para volúmenes 3D
│   │   └── pdfReport.ts       # Generación de informes PDF
│   ├── config/
│   │   └── storefront.config.ts
│   ├── types/
│   │   └── index.ts           # Interfaces TypeScript
│   ├── pages/                # Rutas Astro
│   │   ├── index.astro        # Landing page
│   │   ├── study.astro        # Visor de estudio
│   │   ├── dashboard.astro    # Mis estudios
│   │   ├── shared.astro       # Visor compartido
│   │   ├── collab.astro       # Visor colaborador
│   │   └── upgrade.astro      # Planes y suscripción
│   └── layouts/
│       └── Layout.astro
├── functions/                # API Cloudflare Workers
│   ├── api/
│   │   ├── auth/google.js     # OAuth2
│   │   ├── studies/           # CRUD estudios
│   │   ├── analysis/          # 5 endpoints IA
│   │   ├── chat.js            # Chat multimodal
│   │   ├── share.js           # Compartir estudios
│   │   ├── dicom/             # Proxy DICOM autenticado
│   │   ├── public/            # Acceso público (share token)
│   │   └── collab/            # Acceso colaborador
│   └── lib/                  # Utilidades compartidas
│       ├── auth.js            # requireAuth + nanoid
│       ├── jwt.js             # JWT HS256
│       ├── response.js        # Helpers HTTP
│       └── prompts.js         # Prompts IA + STUDY_TYPES
├── migrations/
│   └── 001_radia_schema.sql   # Schema D1
├── docs/                     # Documentación
│   ├── modalities.md
│   ├── architecture.md
│   ├── api-reference.md
│   ├── asteroid-mode.md
│   └── deployment.md
├── astro.config.mjs
├── wrangler.toml
├── tailwind.config.mjs
├── tsconfig.json
└── package.json

Inicio rápido

# Instalar dependencias
npm install

# Desarrollo local
npm run dev

# Preview con Workers locales (requiere wrangler)
npm run preview

# Build + deploy
npm run deploy

Variables de entorno requeridas

Configurar en el dashboard de Cloudflare Pages:

Los bindings DB (D1) y DICOM_STORAGE (R2) se configuran automáticamente vía wrangler.toml.

Documentación

• Arquitectura — Componentes, flujos de datos, decisiones técnicas
• Referencia API — Todos los endpoints con ejemplos
• Modo Asteroide — Multi-modelo paralelo con consenso
• Modalidades — 16 tipos de estudio soportados
• Despliegue — Build, deploy, configuración Cloudflare

Planes

Licencia

Proyecto propietario — Cadences