La detección temprana del Alzheimer sigue siendo uno de los grandes desafíos de la medicina moderna, donde la inteligencia artificial ofrece herramientas cada vez más sofisticadas para analizar imágenes de resonancia magnética estructural. En este contexto, los modelos basados en máquinas de vectores soporte (SVM) han evolucionado hacia variantes como GEPSVM (Generalized Eigenvalue Proximal Support Vector Machine), que permiten clasificar pacientes con enfermedad de Alzheimer (AD) frente a controles cognitivamente normales (CN). Sin embargo, los enfoques tradicionales tratan las muestras de Universum —en este caso, sujetos con deterioro cognitivo leve (MCI)— como puntos independientes, ignorando las relaciones geométricas que existen entre ellas. Una innovación reciente consiste en incorporar un grafo que conecta estas muestras mediante similitud gaussiana, árbol de expansión mínima y propagación multi-salto, generando una matriz laplaciana que captura la estructura interna del Universum. Esta regularización basada en grafos se integra en el proceso de aprendizaje, mejorando la capacidad discriminativa y la robustez frente al ruido, como demuestran experimentos con el conjunto de datos ADNI. Los resultados alcanzan un AUC promedio del 88,07%, superando significativamente a métodos previos. Esta aproximación no solo tiene implicaciones en neuroimagen, sino que abre la puerta a una ia para empresas que necesitan extraer patrones complejos de datos estructurados y no estructurados. En Q2BSTUDIO, como empresa de desarrollo de software y tecnología, aplicamos principios similares de análisis avanzado para crear aplicaciones a medida que integran inteligencia artificial, agentes IA y modelos de aprendizaje automático, ya sea en el sector salud, financiero o industrial. Nuestros equipos ofrecen servicios cloud aws y azure para desplegar estas soluciones de forma escalable, y servicios inteligencia de negocio con power bi para visualizar resultados. Además, garantizamos la protección de los datos mediante ciberseguridad de extremo a extremo. Si su organización enfrenta retos de clasificación o diagnóstico asistido, un software a medida puede marcar la diferencia, tal como demuestra este enfoque de aprendizaje guiado por grafos con Universum en GEPSVM para Alzheimer.