La opacidad de los modelos de aprendizaje profundo sigue siendo uno de los principales escollos para su adopción clínica, especialmente en el diagnóstico por imágenes. Para superar esta barrera, la combinación de técnicas de prominencia visual con grandes modelos de lenguaje está abriendo nuevas vías hacia una inteligencia artificial explicable. Los mapas de calor generados por métodos como Grad-CAM permiten identificar las regiones de una imagen que más influyen en la decisión del modelo, proporcionando una evidencia visual que los radiólogos pueden evaluar. Sin embargo, esta evidencia visual necesita ser traducida a un lenguaje clínico comprensible. Aquí es donde los modelos de lenguaje, entrenados con corpus médicos, entran en juego para generar narrativas diagnósticas que vinculan las áreas resaltadas con estructuras anatómicas y posibles patologías. Esta integración multimodal no solo mejora la transparencia, sino que también fortalece la confianza del especialista en el sistema. En este contexto, el desarrollo de aplicaciones a medida que unan estas capacidades resulta esencial para entornos hospitalarios reales. Empresas como Q2BSTUDIO ofrecen soluciones de inteligencia artificial para empresas, permitiendo crear flujos de trabajo que combinan análisis visual y generación de informes automatizados. Además, la implementación en la nube, mediante servicios cloud aws y azure, asegura la escalabilidad necesaria para procesar grandes volúmenes de estudios, mientras que la ciberseguridad protege la confidencialidad de los datos de pacientes. Los resultados de estos sistemas pueden integrarse con herramientas de inteligencia de negocio como power bi para facilitar la revisión y el seguimiento de métricas clínicas. Los agentes IA, por su parte, pueden encargarse de la supervisión continua de los modelos y la actualización de los informes. Así, la convergencia de prominencia visual y modelos de lenguaje no solo avanza el estado del arte en explicabilidad, sino que también sienta las bases para una adopción responsable y efectiva de la inteligencia artificial en medicina.