VetVision AI
Sobre el proyecto
VetVision AI es nuestra plataforma de inteligencia artificial especializada en medicina veterinaria, basada en la arquitectura exitosa de Dental Brain pero adaptada a las complejidades del diagnóstico animal multi-especie.
Desafío Técnico: Dataset Multi-Especie
La medicina veterinaria presenta un reto único para el machine learning: variabilidad anatómica extrema entre especies. Utilizamos PyTorch Vision con arquitecturas específicas por familia taxonómica y aprendizaje federado para preservar la privacidad de datos clínicos mientras construimos el dataset.
Estado Q1 2025: 45,000+ radiografías anotadas, 25 especies, modelos base entrenándose con BiomedCLIP para comprensión multi-modal de imágenes médicas veterinarias.
Arquitectura en Desarrollo
Implementamos un sistema modular con fine-tuning específico por especie sobre modelos de visión pre-entrenados. La pipeline incluye augmentación de datos adaptada a variaciones anatómicas, segmentación semántica con SAM (Segment Anything Model) para localización de patologías, y ensemble learning para robustez entre especies.
Integración y Despliegue
VetVision AI se diseña para integrarse nativamente con sistemas de gestión veterinaria mediante FHIR veterinario y APIs REST. El deployment utiliza NVIDIA Triton para servir modelos optimizados con inferencia en tiempo real, crucial para entornos clínicos.
Proyecto
Objetivos
Construir dataset veterinario multi-especie con 100,000+ casos
Desarrollar modelos para las especies más comunes en clínica veterinaria
Alcanzar 90%+ precisión en diagnóstico por imagen veterinaria
Integración con principales sistemas de gestión veterinaria
Hoja de ruta del proyecto
Completar dataset base (100k casos)
Especies más comunes
MVP para perros y gatos
Las dos especies principales
Expansión a pequeños mamíferos
Conejos, hurones, roedores
Aves y reptiles básicos
Especies más comunes en clínica
Datos de interés
Preguntas Frecuentes
Dental Brain trabaja con una sola especie (humanos) y una región anatómica específica. VetVision debe manejar docenas de especies con anatomías completamente diferentes. Un perro chihuahua y un gran danés ya presentan variaciones enormes, y eso sin considerar gatos, aves, reptiles o animales exóticos.
Colaboramos con muchísimas clínicas veterinarias que aportan casos anonimizados. Cada imagen es revisada por veterinarios especialistas. Priorizamos diversidad: no solo perros y gatos, sino también aves, reptiles, roedores y animales de granja. Es un esfuerzo masivo pero necesario.
Estamos en Q1 2025 construyendo el dataset. Esperamos tener un MVP para perros y gatos en Q3 2025, con expansión gradual a otras especies. La versión completa multi-especie está proyectada para Q1 2026.
Partimos de la arquitectura probada de Dental Brain pero con modificaciones sustanciales. Usamos transfer learning desde modelos de visión médica, pero cada especie requiere fine-tuning específico. Es como construir múltiples modelos especializados que trabajan en conjunto.
