En el ámbito de la neurocirugía oncológica, la capacidad de fusionar información de imagen intraoperatoria con la planificación prequirúrgica es un desafío crítico. El ultrasonido intraoperatorio (ioUS) ofrece una solución accesible y en tiempo real, pero su interpretación se ve dificultada por planos de adquisición no estandarizados y artefactos propios de la modalidad. Investigaciones recientes han explorado la síntesis de imágenes similares a resonancia magnética (RM) a partir de ioUS, con el objetivo de reutilizar modelos de segmentación y herramientas de planificación basadas en RM directamente durante la cirugía, sin necesidad de un nuevo escáner. Un estudio comparativo sobre el conjunto de datos público ReMIND (76 pacientes, 153 pares ioUS/T2w y 104 ioUS/FLAIR) evaluó seis arquitecturas generativas —desde GANs clásicas hasta modelos de difusión— bajo cuatro regímenes de inferencia y dos objetivos, totalizando 48 experimentos. Los resultados revelan que ninguna arquitectura domina en todas las dimensiones; de manera crítica, la métrica perceptual LPIPS mostró una correlación significativa con la utilidad en segmentación downstream (r=-0.66, p<0.001), mientras que el SSIM se asoció inversamente. Esto subraya la necesidad de reportar métricas perceptuales y de tarea final junto a las tradicionales de fidelidad de imagen. En este contexto, empresas como Q2BSTUDIO ofrecen inteligencia artificial para empresas que permite implementar flujos de trabajo de síntesis de imagen adaptados a entornos clínicos reales. El desarrollo de aplicaciones a medida para la integración de modelos generativos, junto con servicios cloud aws y azure, posibilita despliegues escalables y seguros. Además, la utilización de agentes IA para el análisis automático de cortes intraoperatorios y la conexión con power bi para generar paneles de control quirúrgicos abren nuevas oportunidades. La ciberseguridad en el manejo de datos de pacientes es fundamental, y Q2BSTUDIO también ofrece servicios inteligencia de negocio para extraer valor de los resultados de estos modelos. En definitiva, la síntesis de ioUS a RM no solo es un reto técnico, sino un campo donde las soluciones de software a medida y la ia para empresas pueden transformar la práctica neuroquirúrgica, ofreciendo una herramienta que preserve la fidelidad perceptual y, sobre todo, la utilidad clínica para el cirujano.