En un estudio que podríamos titular Modelos de IA médica se enfrentan y el ganador podría sorprenderte se evaluó el recall de recuperación en imágenes médicas comparando modelos como DreamSim, ResNet50 y variantes de DINO. El análisis examinó métodos de recuperación por corte, por volumen, por región y por localización puntual, y consideró estructuras anatómicas en dos escalas: una coarse de 29 y una fine grained de 104 estructuras.
Los resultados muestran que DreamSim destaca en recall por corte y en recuperación por región, ofreciendo contexto espacial útil para búsquedas rápidas en series de imágenes. ResNet50 alcanza el mejor desempeño en recuperación a nivel de volumen cuando la tarea requiere distinguir entre grandes entidades anatómicas, especialmente en la escala coarse. Los modelos DINO lideran en recuperación localizada y en tareas fine grained, donde la discriminación de detalles finos y la robustez a variaciones locales son críticas.
El estudio subraya los compromisos entre tipos de modelos y estrategias de recuperación. Elegir DreamSim, ResNet50 o DINO depende de la granularidad requerida, de si la prioridad es contexto global o precisión local, y de la necesidad de balancear velocidad y exactitud. La conclusión clave es que la combinación de contexto, granularidad y localización define el éxito en sistemas de retrieval para imágenes médicas.
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