La detección temprana de la enfermedad de Alzheimer sigue siendo uno de los grandes desafíos de la neuroimagen computacional. Tradicionalmente, la confirmación diagnóstica requiere técnicas invasivas y costosas como la tomografía por emisión de positrones, lo que ha motivado la búsqueda de alternativas basadas en resonancia magnética estructural que permitan un prescreening eficaz. En este contexto, los modelos de deep learning aplicados a la superficie cortical cerebral han mostrado un gran potencial, pero se enfrentan a dificultades inherentes a la topología esférica de los datos y a la necesidad de preservar regiones de interés sin incluir artefactos como la pared medial. Una propuesta reciente introduce los supervértices corticales, una tokenización variable que partitiona la superficie en parches basados en vértices, permitiendo que un Transformer de Visión con tolerancia a parches de tamaño variable, conocido como CSV-ViT, procese esta información de forma más precisa. Este enfoque consigue clasificar el estado de Alzheimer en categorías como diagnóstico, positividad amiloide y positividad tau, superando a modelos previos basados en superficies. La innovación radica en que el modelo aprende a ignorar regiones no corticales, algo que los métodos anteriores no lograban con fiabilidad, y lo hace sin necesidad de aumentar la complejidad computacional de forma desmedida. Para una empresa como Q2BSTUDIO, que desarrolla aplicaciones a medida y inteligencia artificial para empresas, este tipo de avances representa una oportunidad clara para construir soluciones de software a medida que integren visión por computador y procesamiento de señales biomédicas. La arquitectura de los agentes IA que diseñamos puede adaptarse a dominios tan específicos como la neuroimagen, y nuestros servicios cloud AWS y Azure permiten escalar el entrenamiento de modelos con datos masivos de forma segura. Además, la incorporación de herramientas de ciberseguridad garantiza la protección de datos sensibles de pacientes, mientras que los servicios inteligencia de negocio y Power BI facilitan la visualización de resultados para equipos clínicos. En definitiva, la evolución hacia modelos como CSV-ViT refuerza la necesidad de soluciones tecnológicas personalizadas que aborden problemas reales del ámbito sanitario, y desde Q2BSTUDIO estamos preparados para apoyar ese proceso con un enfoque integral que combina ingeniería de software, infraestructura cloud y profundo conocimiento del dominio.