¿MedAI se integra como un nodo DICOM más en mi PACS?

Por diseño, sí: se configura como una Application Entity (AE Title, IP y puerto), opera como Storage SCP para recibir estudios por C-STORE, como C-FIND SCU para consultas y usa C-MOVE/C-GET para la recuperación; también soporta DICOMweb (QIDO/WADO/STOW-RS) si tu PACS lo expone. Siendo honestos, en pre-lanzamiento esto es un diseño por estándares, no una integración ya certificada contra un modelo de PACS específico: la compatibilidad se valida contra tu PACS/RIS durante la implementación.

¿Las imágenes salen de mi red para el análisis?

No. En on-premise, la inferencia ocurre en el servidor GPU dentro de tu perímetro y las imágenes DICOM no abandonan la red; puede operar incluso air-gapped, sin salida a internet. En VPC, el procesamiento corre en un entorno dedicado y aislado bajo el control de tu organización. En ningún modo se usan tus estudios para entrenar modelos públicos.

¿Qué hardware necesito para los modelos de imagen?

Es una cifra referencial y se dimensiona caso a caso. Los modelos de visión son más exigentes que los de texto: un piloto de imagenología parte de ~16 vCPU, 64 GB de RAM, 1× GPU de 48 GB de VRAM y 1 TB o más de SSD para estudios. El tamaño definitivo depende de la modalidad, el volumen y la concurrencia; para alta disponibilidad se duplica el plano crítico (nodos y GPU).

¿MedAI prioriza los estudios por hallazgos críticos o hace triage?

No. La lista de trabajo se ordena únicamente por criterios administrativos (modalidad, fecha, servicio). No existe priorización por criterio diagnóstico ni triage por hallazgos críticos: eso constituiría una función diagnóstica autónoma que MedAI no realiza. La organización del worklist es de gestión, no clínica.

¿Cómo garantizan que el informe final es del radiólogo y no de la IA?

Human-in-the-loop obligatorio: el borrador nunca se finaliza solo. El radiólogo revisa, edita y firma con su identidad federada (SSO), y la auditoría registra autoría, versión de modelo y de plantilla, marca de tiempo, y distingue lo generado por la IA de lo editado por el profesional. La responsabilidad clínica permanece en el radiólogo.

Software de IA para radiología e imagenología en Chile

En breve

En imagenología, MedAI genera borradores de informes radiológicos estructurados por modalidad y organiza el worklist por criterios administrativos, sin triage por hallazgos: el radiólogo revisa, edita y firma cada informe (human-in-the-loop). Se integra a tu PACS y RIS por estándares abiertos —DICOM y HL7/FHIR— desplegado on-premise o en nube privada, sin reemplazar tus sistemas.

El problema. En muchos servicios de imagenología los informes se acumulan: los estudios se apilan en la lista de trabajo, las listas de espera se alargan y el radiólogo dedica gran parte de su jornada a redactar y estructurar informes en lugar de leer imágenes. La variabilidad entre informes, además, complica la auditoría y la continuidad de la atención.

MedAI es el software de IA clínica de Tooldata para servicios de imagenología y radiología. Asiste al radiólogo generando borradores de informe, organizando la lista de trabajo y estandarizando plantillas por modalidad — siempre con revisión y firma humana (human-in-the-loop) y desplegado en tu propia infraestructura.

Qué hace MedAI en imagenología

Borradores de informe: hallazgos y conclusión preliminares para revisión del radiólogo.
Organización de la lista de trabajo: ordena estudios pendientes por criterios administrativos (modalidad, fecha, servicio), sin priorización por criterio diagnóstico.
Estandarización: plantillas por modalidad para reducir la variabilidad entre informes.
Recomendaciones: sugerencias de exámenes complementarios según guías internas.

Modalidades

Pensado para los estudios habituales de un servicio de imagenología: tomografía computarizada (TAC), resonancia magnética, ecografía y radiografía. El desempeño se valida con tus propios datos durante la implementación.

Integración por estándares

MedAI se integra a tu servicio de imagenología por estándares abiertos, sin reemplazar tu PACS, tu RIS ni tu visor: opera como un nodo DICOM más dentro de tu red y se comunica con RIS/HIS mediante HL7 v2 y FHIR. En pre-lanzamiento esto es un diseño de integración por estándares —no integraciones ya certificadas contra un producto específico—: la conectividad y los mapeos se validan contra tu PACS/RIS durante la implementación.

Estándar / protocolo	Para qué se usa
DICOM C-STORE (Storage SCP/SCU)	Recepción de estudios. MedAI se configura como Application Entity (AE Title, IP y puerto) y opera como Storage SCP: el PACS o la modalidad le envía el estudio con C-STORE, o MedAI lo recupera con C-MOVE/C-GET (o DICOMweb WADO-RS). Es el mecanismo por el que llega, por ejemplo, un TAC completado.
DICOM C-FIND / C-MOVE / C-GET + Modality Worklist	Consulta de estudios y metadatos en el PACS (C-FIND) y su recuperación cuando corresponde (C-MOVE/C-GET). La Modality Worklist aporta el contexto de la orden/procedimiento agendado (indicación, modalidad, fecha) desde el RIS; la lista de trabajo de lectura es la cola interna de MedAI, ordenada solo por criterios administrativos (modalidad, fecha, servicio), sin priorización por criterio diagnóstico.
DICOMweb — QIDO-RS / WADO-RS / STOW-RS	Alternativa moderna sobre HTTP/REST cuando el PACS la expone: consultar instancias (QIDO-RS), recuperarlas (WADO-RS) y almacenar objetos de vuelta (STOW-RS), sin abrir puertos DIMSE. Útil en entornos que prefieren integración web al protocolo DICOM clásico.
HL7 v2 — ORM^O01 y ORU^R01	Recibe la orden/solicitud del estudio desde RIS/HIS como ORM^O01 (contexto e indicación) y devuelve el informe ya validado y firmado por el radiólogo como resultado ORU^R01 hacia el RIS/HIS, para que quede en la ficha y el flujo de reporte existente.
HL7 FHIR — ServiceRequest, ImagingStudy, DiagnosticReport, Observation	Representación moderna del mismo flujo para stacks FHIR: ServiceRequest (la orden), ImagingStudy (referencia al estudio DICOM), y DiagnosticReport con sus Observation como el informe estructurado firmado. Alineado con la interoperabilidad FHIR que promueve la Ley 21.668.
DICOM SR (Structured Report)	Opcionalmente, devolver el informe validado al PACS como objeto DICOM SR asociado al estudio, de modo que el reporte quede vinculado a las imágenes dentro del propio PACS y sea consultable desde el visor.
SSO — SAML 2.0 / OIDC + RBAC	Inicio de sesión del radiólogo con la identidad corporativa del cliente (AD/Entra ID/Keycloak) mediante SAML u OIDC, con control de acceso por roles (RBAC) y mínimo privilegio. La firma del informe queda ligada a la identidad federada del profesional.

Dimensionamiento: Referencial (según sizing.md): un piloto de imagenología parte de ~16 vCPU, 64 GB de RAM, 1× GPU de 48 GB de VRAM para modelos de visión y 1 TB o más de SSD para estudios. Los modelos de imagen y el procesamiento DICOM tienden a requerir más VRAM y almacenamiento que el lenguaje clínico; el dimensionamiento definitivo se valida en cada implementación y la alta disponibilidad duplica el plano crítico.

La integración es un diseño por estándares abiertos; se conecta a tu stack existente (HIS/EMR, PACS/RIS) sin reemplazarlo, con inicio de sesión único (SAML/OIDC).

Cómo funciona, paso a paso

Se completa un TAC de tórax en la modalidad y el estudio llega al PACS. El PACS lo enruta a MedAI vía DICOM C-STORE (o MedAI lo recupera con WADO-RS). La orden asociada, recibida como HL7 v2 ORM^O01 o FHIR ServiceRequest, aporta la indicación y el contexto clínico.
Dentro del perímetro del cliente, el servidor de inferencia (GPU) procesa las series del estudio y el Orquestador genera un borrador de informe estructurado —técnica, hallazgos por región e impresión— siguiendo la plantilla de la modalidad. En on-premise las imágenes DICOM no salen de la red; en VPC corren en un entorno dedicado bajo control del cliente.
El borrador entra en la cola human-in-the-loop, dentro de la lista de trabajo ordenada solo por criterios administrativos (modalidad, fecha, servicio). No hay priorización por hallazgos ni triage por criterio diagnóstico: el orden es de gestión, no clínico.
El radiólogo abre el estudio en su visor habitual, revisa las imágenes y edita o corrige el borrador. Ninguna salida se finaliza de forma autónoma: MedAI no diagnostica ni cierra el informe por sí mismo.
El radiólogo firma el informe con su identidad federada (SSO). MedAI lo devuelve al RIS/HIS como HL7 v2 ORU^R01 (o FHIR DiagnosticReport) y, opcionalmente, al PACS como DICOM SR asociado al estudio.
Queda un registro de auditoría inmutable: profesional firmante, versión de modelo y de plantilla, marca de tiempo y trazabilidad de qué generó la IA frente a qué editó el radiólogo. La responsabilidad clínica permanece en el profesional.

Preguntas técnicas frecuentes

¿MedAI se integra como un nodo DICOM más en mi PACS?: Por diseño, sí: se configura como una Application Entity (AE Title, IP y puerto), opera como Storage SCP para recibir estudios por C-STORE, como C-FIND SCU para consultas y usa C-MOVE/C-GET para la recuperación; también soporta DICOMweb (QIDO/WADO/STOW-RS) si tu PACS lo expone. Siendo honestos, en pre-lanzamiento esto es un diseño por estándares, no una integración ya certificada contra un modelo de PACS específico: la compatibilidad se valida contra tu PACS/RIS durante la implementación.
¿Las imágenes salen de mi red para el análisis?: No. En on-premise, la inferencia ocurre en el servidor GPU dentro de tu perímetro y las imágenes DICOM no abandonan la red; puede operar incluso air-gapped, sin salida a internet. En VPC, el procesamiento corre en un entorno dedicado y aislado bajo el control de tu organización. En ningún modo se usan tus estudios para entrenar modelos públicos.
¿Qué hardware necesito para los modelos de imagen?: Es una cifra referencial y se dimensiona caso a caso. Los modelos de visión son más exigentes que los de texto: un piloto de imagenología parte de ~16 vCPU, 64 GB de RAM, 1× GPU de 48 GB de VRAM y 1 TB o más de SSD para estudios. El tamaño definitivo depende de la modalidad, el volumen y la concurrencia; para alta disponibilidad se duplica el plano crítico (nodos y GPU).
¿MedAI prioriza los estudios por hallazgos críticos o hace triage?: No. La lista de trabajo se ordena únicamente por criterios administrativos (modalidad, fecha, servicio). No existe priorización por criterio diagnóstico ni triage por hallazgos críticos: eso constituiría una función diagnóstica autónoma que MedAI no realiza. La organización del worklist es de gestión, no clínica.
¿Cómo garantizan que el informe final es del radiólogo y no de la IA?: Human-in-the-loop obligatorio: el borrador nunca se finaliza solo. El radiólogo revisa, edita y firma con su identidad federada (SSO), y la auditoría registra autoría, versión de modelo y de plantilla, marca de tiempo, y distingue lo generado por la IA de lo editado por el profesional. La responsabilidad clínica permanece en el radiólogo.

Privacidad por diseño

Se despliega on-premise o en cloud privado (VPC): los datos médicos permanecen bajo el control de tu institución y no se utilizan para entrenar modelos públicos. El radiólogo siempre valida y firma; MedAI no reemplaza el criterio profesional ni diagnostica de forma autónoma.

Este diseño está pensado para la Ley 21.719 de protección de datos de Chile: revisa cómo lo abordamos en nuestra página de cumplimiento.

Por qué MedAI

Tus datos, bajo tu control y en Chile. Despliegue on-premise o en cloud privado (VPC), diseñado para la Ley 21.719 por diseño.
Validación con tus propios datos: el desempeño se ajusta y verifica con los estudios de tu institución durante la implementación.
Human-in-the-loop obligatorio: cada informe lo revisa y firma un radiólogo; MedAI no diagnostica de forma autónoma.
Equipo local e integrado al ecosistema chileno: desarrollado por Tooldata, con integración PACS/RIS y HL7 FHIR.

Recursos relacionados

Requisitos de hardware para IA clínica on-premise (GPU) — dimensionamiento para modelos de imagen.
IA médica on-premise vs nube — qué modelo de despliegue conviene a un prestador de salud.

Fuentes oficiales

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