En este artículo comparamos dos arquitecturas basadas en mecanismos de atención para aprendizaje por bolsa múltiple MIL aplicadas a la detección de cáncer, describimos cómo calculan las puntuaciones de atención, analizamos sus implicaciones para la interpretabilidad en imágenes médicas y proponemos una vía práctica para equilibrar explicabilidad a nivel de parche y robustez global. Además presentamos cómo Q2BSTUDIO puede ayudar a llevar estas soluciones a producción con servicios cloud aws y azure, aplicaciones a medida y soporte en ciberseguridad.
Contexto y motivación: El aprendizaje por bolsa múltiple MIL es muy útil en patología digital porque los escaneos de tejidos se dividen en parches y las etiquetas normalmente están disponibles solo a nivel de caso o paciente. Los modelos de atención introducen pesos aprendibles que priorizan parches relevantes, mejorando la detección de tumores y generando mapas de atención que sirven de explicación clínica. La interpretabilidad es clave en aplicaciones médicas que requieren trazabilidad y confianza por parte de especialistas.
AMIL arquitectura y funcionamiento: AMIL es una implementación de atención en MIL que calcula un escalar de atención por parche mediante una capa lineal seguida de una activación y normalización softmax sobre los parches de la bolsa. Primero un extractor de características CNN obtiene embeddings por parche. Luego una pequeña red de atención produce un score unidimensional por embedding. La agregación por suma ponderada genera la representación de la bolsa que alimenta un clasificador global. Esta estrategia favorece la robustez de la predicción a nivel de caso y produce mapas de atención utilitarios para localizar regiones sospechosas en la imagen.
AdMIL arquitectura y diferencias clave: AdMIL adapta el mecanismo de atención para mejorar la explicabilidad a nivel de parche. En lugar de un único flujo lineal, AdMIL utiliza una combinación de atención multiplicativa y aditiva que puede incluir capas intermedias no lineales y normalización por temperatura para intensificar las diferencias entre parches. El resultado es una mayor discriminación local: los parches verdaderamente relevantes obtienen puntuaciones más altas, lo que facilita la interpretación visual y la validación por patólogos. Sin embargo esta mayor selectividad puede estrechar el foco del modelo y, en algunos casos, pasar por alto contextos globales importantes para la clasificación del caso.
Cálculo de las puntuaciones de atención: AMIL emplea típicamente una función de energía simple seguida de softmax para garantizar que las puntuaciones sumen uno. AdMIL puede introducir mecanismos adicionales como gating, activaciones tanh o relu en capas intermedias, y escalado por temperatura que amplifica o atenúa diferencias antes de la normalización. Estas decisiones de diseño afectan tanto la distribución de atención entre parches como la sensibilidad ante ruido o artefactos en imágenes médicas.
Implicaciones para la interpretabilidad en imágenes médicas: AMIL ofrece mapas de atención más suaves y distribuidos, lo que es útil cuando la presencia de tumor tiene contexto difuso o patrón regional. AdMIL produce mapas más nítidos y localizados, facilitando la inspección manual y la generación de explicaciones a nivel de parche. La elección entre ambos depende del objetivo clínico: priorizar detección global y estabilidad frente a priorizar explicaciones parche a parche y verificación por experto.
Limitaciones y riesgos: Concentrar la atención en unos pocos parches puede aumentar la vulnerabilidad ante errores de muestreo, artefactos o sesgos en el conjunto de datos. Por otro lado, atención demasiado difusa puede dificultar la utilidad práctica de los mapas de calor en la rutina clínica. Ambos enfoques requieren evaluación rigurosa por métricas de rendimiento y métricas de explainability, además de validación con expertos y pruebas de robustez frente a variaciones de escaneo.
Propuesta de modelo híbrido: Para aprovechar ventajas complementarias proponemos un modelo híbrido que combina capas de atención tipo AMIL y AdMIL en cascada o en paralelo. Un diseño posible consiste en una etapa global AMIL que genera un resumen de la bolsa y predice la etiqueta de caso, seguida de una etapa local AdMIL que se aplica solo a un subconjunto de parches preseleccionados por la etapa global para refinar explicaciones. Otra alternativa es un esquema multiobjetivo en el que el sistema optimiza simultáneamente una pérdida de clasificación a nivel de bolsa y una pérdida de coherencia de atención que promueve mapas informativos sin sobrefocalizar. Este híbrido busca balancear explicabilidad parche a parche y estabilidad clínica global.
Evaluación y métricas recomendadas: Además de AUC, accuracy y F1 a nivel de caso, recomendamos métricas de explainability como correlación de mapas de atención con anotaciones de expertos, IoU para regiones relevantes y pruebas de sensibilidad ante perturbaciones de parches. Es esencial validar la consistencia de las puntuaciones de atención y realizar estudios de usabilidad con patólogos.
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Conclusión: AMIL y AdMIL representan dos extremos en el diseño de atención para MIL: uno prioriza estabilidad global y otro prioriza explicabilidad local. Un enfoque híbrido bien diseñado puede combinar lo mejor de ambos, obteniendo predicciones robustas y explicaciones útiles para la práctica clínica. Q2BSTUDIO puede acompañar en todo el ciclo, desde la investigación, implementación de software a medida y aplicaciones a medida, hasta el despliegue seguro en la nube y la visualización con power bi, garantizando cumplimiento, eficiencia y escalabilidad.
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