RADIA — Wiki interna

Este documento analiza cuatro opciones de arquitectura para lanzar RadiaPet, la versión veterinaria de Radia. La opción recomendada es la B: usar el mismo código base pero desplegado en un dominio separado (radiavet.cadences.app) con marca y precios diferenciados, lo que permite probar el mercado veterinario con mínimo coste y riesgo. La opción A (todo junto) se descarta por confusión de marca, la C (frontends separados) es para cuando haya tracción, y la D (producto independiente) es prematura. Además, se propone una estrategia de marca paraguas bajo Cadences, con subdominios para cada producto, acumulando valor de marca y facilitando el cross-selling.

• Opción B: mismo código, dos dominios, coste ~2 semanas y 0€/mes extra. Recomendada para los próximos 6-9 meses.
• Opción A descartable por confusión de marca y GTM imposible de focalizar.
• Opción C (frontends separados) solo cuando se superen 3-5K MRR veterinario.
• Opción D (producto independiente) requiere 15-20K MRR sostenido y es prematura hoy.
• Estrategia de dominio recomendada: subdominios bajo cadences.app (D2/D3) para acumular marca paraguas y permitir graduación futura a dominio propio.

Este documento recoge la revisión estratégica del plan de salida al mercado (GTM) de Radia, realizada por un consejo asesor compuesto por especialistas médicos, una CFO y un asesor externo. La junta identificó que el plan original asumía un coste de adquisición de clientes demasiado alto para el precio del plan básico, y que el mercado dental mayoritario no siente urgencia por el producto. Como resultado, se reordenaron las prioridades de sectores (veterinaria hospitalaria primero), se creó un plan Enterprise de mayor precio, se descartó la expansión a Pamplona, y se redirigió la estrategia comercial hacia canales digitales y visitas solo a clientes de alto valor. El documento es crucial porque redefine el modelo de negocio y el enfoque comercial de Radia para los próximos 6-12 meses.

• Se reordenan sectores: veterinaria hospitalaria pasa a ser el target prioritario, seguido de ópticas con retinógrafo y dental premium.
• Se crea un plan Enterprise (299-499 €/mes) para centros multi-usuario, elevando el ticket medio y mejorando la economía unitaria.
• Las visitas comerciales se reservan para clientes Business/Enterprise; el plan Pro (29 €) se venderá solo por canales digitales.
• Se descarta Pamplona para 2026 y se concentra el esfuerzo en Tarragona y el área metropolitana de Barcelona.
• Se definen tres 'one-liners' oficiales por sector prioritario para unificar la comunicación comercial y de marketing.

Este documento recoge la transcripción de una sesión de validación estratégica de RADIA, una herramienta web de análisis de imágenes médicas con IA. En la reunión, 18 participantes —incluyendo directivos de Cadences, clínicos, compradores hospitalarios y consultores— debaten ocho hipótesis sobre el modelo de negocio, el producto y la estrategia de comercialización. Se concluye que el mercado veterinario es la entrada más viable a corto plazo, que el pricing debe ajustarse (subir el tier Pro a 49€ y el Enterprise a 999-1.500€), y que se necesita un roadmap de 90 días con pilotos reales. El documento es clave para entender las decisiones estratégicas que guiarán el lanzamiento comercial de RADIA.

• Se valida que la venta directa solo es viable para tiers Business+ (99€+), con un CAC real de 400-500€.
• El tier Pro se sube de 29€ a 49€, manteniendo modelo PLG con conversión free-to-paid estimada del 2-3%.
• El mercado veterinario se identifica como el entry point más rápido, con una ventana competitiva de 12-18 meses en España.
• Para el mercado humano (hospitales), se requiere integración PACS, multi-usuario y un precio mínimo de 999-1.500€/mes.
• Se acuerda un plan de acción con 15 acciones concretas a ejecutar en los próximos 90 días, lideradas por el equipo de Cadences.

Este documento detalla la estrategia de entrada al mercado dental para RADIA, priorizando clínicas de barrio (1-4 gabinetes) que generan imágenes DICOM. Resuelve dos dolores clave: la dificultad del paciente para entender las radiografías (lo que reduce la aceptación de presupuestos) y el riesgo de que el dentista pase por alto hallazgos incidentales. La propuesta de valor se apoya en una demo rápida de 60 segundos, un precio de 29 €/mes y la capacidad de compartir informes por WhatsApp. Incluye perfiles de cliente (generalista, implantólogo, cadena, joven), argumentario de ventas, análisis de competencia y un plan de acción por ciudades.

• El 90% de las clínicas dentales en España ya generan DICOM, por lo que no necesitan nueva inversión en hardware.
• RADIA ahorra al dentista entre 1 y 2 horas diarias al automatizar la explicación de radiografías a los pacientes.
• La IA actúa como red de seguridad detectando hallazgos incidentales (quistes, lesiones) que el ojo humano puede pasar por alto.
• El precio de 29 €/mes es 3-7 veces más barato que la competencia americana y se amortiza solo con el ahorro en impresiones.
• El plan de acción prioriza Tarragona (mayo), Barcelona (junio-julio) y Pamplona (septiembre) con visitas puerta a puerta y campañas en LinkedIn.

Este documento detalla la estrategia comercial de RADIA para el sector de oftalmología, priorizando ópticas con retinógrafo como primer cliente. Explica que la retinopatía diabética es la principal causa de ceguera en edad laboral y que la mayoría de diabéticos no se hacen el screening anual. RADIA resuelve el dolor de ópticas y oftalmólogos al analizar retinografías y OCT en segundos, clasificando hallazgos y generando informes automáticos. La ventaja competitiva es cubrir retinografía y OCT en una plataforma a 29€/mes, frente a competidores caros o limitados. El plan de acción incluye visitas a ópticas en Tarragona, Barcelona y Pamplona, con un piloto clave en la Clínica Universidad de Navarra.

• Prioridad alta: sector oftalmología como puerta de entrada B (IA diagnóstica/screening).
• Cliente principal: ópticas con retinógrafo (15-20% de 9.500 ópticas en España).
• RADIA analiza retinografías y OCT, detectando retinopatía diabética, glaucoma, DMAE y más.
• Precio competitivo: 29€/mes para ópticas, 99€/mes para clínicas oftalmológicas.
• Plan de acción por ciudades: Tarragona (mayo-junio), Barcelona (julio-agosto), Pamplona (septiembre-octubre).

Este documento detalla la estrategia comercial de Radia para el sector de imagen médica, que incluye radiología, resonancia magnética y ecografía. Se priorizan tres subsegmentos: traumatología, ecografía obstétrica y ecografía tiroidea, por su alta demanda y facilidad de entrada. El argumento principal para traumatólogos es mejorar la comunicación con el paciente mediante informes automáticos; para ecografía obstétrica, compartir imágenes del bebé de forma profesional; y para tiroidea, ahorrar tiempo con el cálculo automático de TI-RADS. La estrategia evita competir directamente con grandes proveedores hospitalarios y se enfoca en clínicas privadas y pequeños centros.

• Prioridad media-alta: gran mercado pero con competencia y regulación fuertes.
• Tres subsegmentos iniciales: traumatología, ecografía obstétrica y tiroidea.
• Argumento clave en traumatología: comunicación con el paciente mediante clasificaciones automáticas (Pfirrmann, Modic, Schizas).
• Ecografía obstétrica se vende por el valor emocional de compartir la primera imagen del bebé.
• Ecografía tiroidea destaca por el ahorro de tiempo con TI-RADS automático en 15 segundos.
• No competir con Aidoc o Lunit en hospitales; apuntar a clínicas privadas con precio asequible.

Este documento detalla el plan de acción territorial para los primeros seis meses de comercialización de Radia, dividido en tres zonas: Tarragona como laboratorio de validación, Barcelona como mercado de escalado y Pamplona como objetivo de alianzas estratégicas. Incluye un calendario semana a semana con acciones concretas, responsables y KPIs para cada mes, desde mayo hasta octubre de 2026. El objetivo es pasar de cero a 40-65 clientes y alcanzar un MRR de 1.800-2.500 euros, validando el producto y construyendo una base comercial sólida.

• Plan detallado mes a mes con acciones, responsables y KPIs para tres zonas geográficas.
• Tarragona se usa como laboratorio para probar el pitch y conseguir primeros clientes.
• Barcelona es el mercado principal donde escalar lo validado en Tarragona.
• Pamplona busca una alianza con la Clínica Universidad de Navarra (CUN) para prestigio.
• Se definen KPIs mensuales de visitas, demos, free trials, conversiones y MRR.

Este documento detalla la estrategia de precios de RADIA, con planes Free, Pro (29€/mes) y Business (99€/mes). Incluye comparativas con alternativas del mercado para dentistas, veterinarios, ópticas y traumatólogos, demostrando que RADIA es más barato y completo. Ofrece calculadoras de ROI por sector, mostrando retornos de hasta 110x la inversión. También cubre tácticas de negociación y métricas financieras como ARPU, CAC y LTV, demostrando la viabilidad del negocio.

• Planes: Free (5 estudios/mes), Pro (29€/mes, 50 estudios), Business (99€/mes, ilimitado).
• Comparativas sectoriales muestran ahorro directo de 25-200€/mes frente a alternativas.
• ROI estimado: 40x-110x para dental, 22x para veterinaria, 5x para óptica.
• Tabla comparativa con competidores (Overjet, Pearl, EyeArt, etc.) destaca ventajas: español, compartir paciente, chat IA, visor 3D.
• Unit economics saludables: LTV/CAC 6-16x, payback 1-2 meses, margen bruto ~85%.
• Incluye guía de uso comercial y respuestas a objeciones de precio.

Este documento recoge una sesión de estrategia interna del equipo RADIA para decidir cómo lanzar el producto al mercado. Se acuerda priorizar el sector dental como puerta de entrada, seguido de veterinaria y oftalmología, porque los dentistas ya usan imagen digital y es más fácil venderles una herramienta que mejora su flujo de trabajo. También se define un enfoque comercial con dos puertas: una para profesionales que quieren compartir imágenes con pacientes (Puerta A) y otra para quienes necesitan ayuda con la interpretación (Puerta B). Se fija un precio de 29 euros al mes para el plan Pro, con un plan gratuito de prueba, y se establecen objetivos de 40 a 65 clientes de pago en seis meses. Además, se detallan los riesgos regulatorios y cómo comunicarlos, así como el material comercial necesario para salir a la calle.

• Se prioriza el sector dental como entrada principal, seguido de veterinaria y oftalmología.
• Se definen dos enfoques comerciales: Puerta A (compartir imágenes) y Puerta B (IA como apoyo diagnóstico).
• Pricing: Free (5 estudios), Pro 29€/mes (50 estudios), Business 99€/mes (ilimitado).
• Objetivo: 40-65 clientes de pago en 6 meses, con MRR de 1.800-2.500€.
• Se establecen 7 reglas de oro para gestionar riesgos regulatorios y de responsabilidad.
• El kit comercial incluye iPad con demo, one-pager, tarjeta y vídeo demo de 60 segundos.

Este documento detalla el plan de trabajo para los primeros 20 días de la campaña de lanzamiento de Radia, con el objetivo de conseguir 3-5 demos con grandes clínicas, 10-15 registros gratuitos y 1-2 clientes de pago. Asigna tareas diarias a cada miembro del equipo (Gonzalo, Laura, Marc, Ana y Carlos) para construir credibilidad, generar contactos comerciales, preparar el producto para clientes grandes y cubrir los aspectos legales. El plan incluye métricas semanales y un checkpoint final para decidir si se duplica la inversión o se ajusta la estrategia.

• Objetivo a 20 días: 1-2 contratos Enterprise, 2-5 Business/Pro, €600-1.200 MRR.
• Gonzalo se enfoca en LinkedIn y conseguir 2-3 clínicas de referencia que usen Radia.
• Laura prospecta 180 contactos y agenda 10 demos Enterprise para cerrar ventas.
• Marc lanza 3 landings segmentadas, automatización de emails y campañas de anuncios.
• Ana implementa multi-usuario y dashboard para el plan Enterprise, y resuelve fricciones de producto.
• Carlos prepara contratos, DPA, disclaimers legales y documentación regulatoria para clientes.

Esta guía práctica prepara a los comerciales de RADIA para visitas a clínicas dentales, veterinarias, ópticas y médicas. Explica cómo hacer una demo de 60 segundos, identificar el tipo de cliente, manejar objeciones y cerrar ventas. Incluye frases clave, pasos de seguimiento y un CRM mínimo. Su objetivo es convertir profesionales sanitarios en usuarios de la plataforma de análisis de imágenes con IA.

• Demo de 60 segundos: subir imagen, mostrar análisis, generar PDF y compartir por WhatsApp.
• Identificar la Puerta A (compartir) o B (IA) según quién interpreta las imágenes.
• Nunca decir 'diagnostica', '100% fiable' o 'sustituye al especialista'.
• Ofrecer 5 estudios gratis sin compromiso y hacer seguimiento estructurado en 30 días.
• Manejar objeciones con respuestas preparadas para datos, precio, competencia y regulación.

Este documento describe una sesión de validación estratégica de 3 horas con 18 participantes, cuyo objetivo es validar o descartar 8 hipótesis clave del plan de salida al mercado (GTM) de RADIA. La sesión cubre desde la economía unitaria y el producto Enterprise hasta la priorización de sectores como veterinaria, dental, óptica e imagen médica, así como aspectos regulatorios y de precisión del sistema. Al final, se esperan decisiones concretas con ownership asignado para ajustar la estrategia comercial y de producto.

• Se validan 8 hipótesis clave del GTM con datos reales de expertos del sector.
• La sesión incluye bloques sobre pricing, features Enterprise, canales de venta y regulatorio.
• Se prioriza el sector veterinario como el de mayor dolor y menor barrera de entrada.
• Se define un plan de ejecución con ownership y deadlines para cada decisión.
• La precisión mínima del sistema se fija por modalidad (veterinaria, dental, óptica).

Este documento recoge la transcripción de una mesa redonda del consejo de Cadences para definir la estrategia de RadiaVet, un producto de IA para diagnóstico por imagen en veterinaria. Se analiza el mercado veterinario español, identificando tres perfiles de cliente y validando un pricing de 0 a 249 euros al mes. Se decide lanzar RadiaVet como subdominio de Cadences (radiavet.cadences.app) con marca propia, manteniendo la misma aplicación base que Radia humano. La decisión permite pivotar más adelante si el producto crece, minimizando la inversión inicial. El documento es clave para entender la estrategia de entrada en el sector veterinario y las decisiones de arquitectura y marca.

• El mercado objetivo son 6.000-7.000 clínicas veterinarias medianas en España, que gastan 750-2.000 euros al mes en telerradiología.
• Se elige la opción B (dominio espejo, misma app) para RadiaVet, con un coste de implementación de 2 semanas.
• La marca será RadiaVet, bajo el paraguas Cadences, con dominios defensivos comprados por 200 euros.
• El pricing se fija en cuatro planes: Free, Pro (29€), Business (79€) y Enterprise (249€).
• Las ventas iniciales serán lideradas por la CEO hasta alcanzar 20 clientes de pago, con validación clínica previa.

Este documento detalla un plan de 90 días para generar los primeros ingresos recurrentes de Radia, con el objetivo de alcanzar 5.000 euros mensuales en tres meses. Se enfoca en tres sectores: hospitales veterinarios, ópticas con retinógrafo y clínicas dentales premium, priorizando acciones concretas como ventas directas, campañas de email y alianzas con colegios profesionales. El plan establece metas semanales, métricas de seguimiento y criterios claros para pivotar si no se cumplen los objetivos. Es una guía operativa para el equipo comercial y de producto, diseñada para maximizar el enfoque y evitar distracciones.

• Objetivo: 1.000€ MRR en 60 días y 5.000€ MRR en 90 días.
• Tres prioridades: cerrar 5 contratos Enterprise veterinarios, activar 20-30 ópticas en Pro y conseguir 3 clínicas dentales premium como referentes.
• Acciones detalladas por semana: creación de landing pages, construcción de listas de prospectos, campañas de email y LinkedIn, y grabación de demos.
• Se definen partnerships estratégicos con colegios profesionales y distribuidores de equipos para ampliar el alcance.
• Incluye una lista de lo que NO se debe hacer (ej. no ir a Pamplona, no empezar certificación CE) y criterios de parada si no se alcanzan los hitos.
• Revisión semanal los lunes con un dashboard único de métricas como MRR, clientes, demos y CAC.

Este documento describe la arquitectura técnica de Radia, un visor de imágenes médicas en la nube. Explica cómo se organizan los componentes: el frontend construido con Astro y React, el backend con Cloudflare Workers, la base de datos D1 y el almacenamiento R2. También detalla los flujos de datos principales como la subida de estudios, el análisis con inteligencia artificial (Gemini y Groq), el chat multimodal y la funcionalidad para compartir estudios. El objetivo es ofrecer una visión clara de cómo funciona el sistema internamente, útil para entender su escalabilidad y mantenimiento.

• Arquitectura serverless con Cloudflare Pages, Workers, D1 y R2.
• Frontend con Astro SSG y componentes React interactivos.
• Backend con Workers que exponen API REST y manejan autenticación JWT.
• Base de datos D1 con 5 tablas relacionales para usuarios, estudios, hallazgos, etc.
• Almacenamiento de imágenes DICOM en R2 con thumbnails y capturas 3D.
• Uso de Gemini 2.5 Flash y Groq Llama 4 para análisis de imágenes y chat.

Este documento detalla cómo RADIA utiliza inteligencia artificial para analizar imágenes médicas, veterinarias y botánicas. Explica que el sistema combina tres proveedores externos (Google Gemini, Groq y DeepSeek) para tareas como escaneo de imágenes, razonamiento clínico y extracción de datos. La auditoría identifica riesgos como la dependencia excesiva de un solo proveedor y la falta de seguimiento de costes, y propone mejoras para hacer el sistema más robusto y eficiente. Para el negocio, esto significa que RADIA puede ofrecer diagnósticos más precisos, pero necesita gestionar mejor sus riesgos técnicos para garantizar la continuidad del servicio.

• RADIA usa Gemini 2.5 Flash como modelo principal de visión, con Groq Llama 4 Scout como respaldo y DeepSeek Reasoner para razonamiento clínico.
• El sistema tiene 10 funcionalidades distintas que dependen de IA, desde escaneo de imágenes hasta chat conversacional.
• Se identificaron 7 riesgos, incluyendo punto único de fallo en Gemini y falta de telemetría de costes.
• Se proponen 5 oportunidades de mejora, como centralizar prompts y crear una tabla de seguimiento de llamadas a IA.
• El documento incluye un plan detallado para implementar un modo de análisis complementario que mejore la cobertura en estudios con pocas imágenes.

Este documento propone un cambio en el orden de procesamiento dentro del modo Asteroid de RadiaVet para que el consejo médico de IA (DeepSeek) revise primero los hallazgos y luego guíe el análisis visual profundo de Gemini. Así se crea un debate adversarial entre modelos que reduce falsos positivos y mejora la precisión diagnóstica sin aumentar costes ni tiempos de respuesta. El cambio es transparente para el cliente y requiere solo un refactor interno de código.

• Invierte el orden: el consejo médico (DeepSeek) analiza primero y sus críticas guían el análisis visual posterior de Gemini.
• Reduce falsos positivos entre un 15-25% al forzar a Gemini a defender o corregir sus hallazgos frente a objeciones clínicas.
• No incrementa costes operativos ni tiempos de respuesta (mismo presupuesto de ~57 segundos).
• Requiere ~150 líneas de código nuevo y pruebas con casos reales; no cambia la interfaz de usuario.
• Crea un registro de auditoría (debate trail) que documenta las discrepancias y resoluciones entre modelos.

Este documento explica cómo instalar, configurar y publicar la aplicación Radia, un sistema de análisis de imágenes médicas. Detalla los pasos para desarrolladores locales, la configuración de servicios en la nube de Cloudflare (bases de datos, almacenamiento de archivos, autenticación con Google) y cómo realizar despliegues automáticos. Es una guía práctica para que el equipo técnico pueda poner en marcha y mantener la aplicación en producción.

• Requiere Node.js 18+, cuenta Cloudflare con acceso a D1 y R2, y Wrangler CLI.
• El despliegue se realiza mediante npm run deploy o manualmente con Astro build y wrangler.
• La base de datos D1 almacena usuarios, estudios, hallazgos y mensajes; el bucket R2 guarda archivos DICOM.
• La autenticación usa Google OAuth2 y las claves de API (Gemini, Groq) se configuran como variables de entorno encriptadas.
• Cada deploy genera una URL de preview única para pruebas antes de pasar a producción.

Este documento define cómo vender RADIA, una plataforma cloud de diagnóstico por imagen con IA, a diferentes profesionales de la salud. Propone dos enfoques comerciales: uno para quienes ya saben diagnosticar y buscan compartir informes con pacientes de forma profesional, y otro para quienes necesitan ayuda en el diagnóstico, como un radiólogo virtual. Analiza 25 tipos de estudio en 7 sectores, priorizando dental, oftalmología y veterinaria como los mercados más accesibles y con mayor potencial inmediato. Incluye un plan de acción con fuentes de imágenes para validar el producto y una hoja de ruta para los próximos trimestres.

• Dos puertas de entrada: compartir informes (Puerta A) o diagnóstico asistido por IA (Puerta B).
• Dental, oftalmología y veterinaria son los sectores prioritarios por madurez del producto y baja competencia.
• Se detallan estrategias específicas para cada tipo de estudio, con pitch comercial y target.
• Incluye un mapa de prioridades con tres niveles (Tier 1-3) y acciones concretas para obtener imágenes de validación.
• El producto ofrece funcionalidades como Scan 360°, Chat IA, PointAsk y Asteroide para segunda opinión.

Este documento analiza cómo reorganizar los proveedores de inteligencia artificial de Radia para reducir costes y mejorar la velocidad sin perder calidad clínica. Propone usar modelos más baratos y rápidos (Groq, DeepSeek) para tareas rutinarias, y reservar los modelos más caros (Gemini) solo para análisis complejos. También sugiere un flujo híbrido donde un modelo rápido hace un primer cribado y otro más potente profundiza, con una tercera revisión para validar hallazgos. El objetivo es ahorrar hasta un 70% en costes de IA y ofrecer resultados más rápidos en la mayoría de los casos, manteniendo o mejorando la precisión diagnóstica.

• Propone un flujo híbrido: Groq como pre-screening rápido, Gemini para análisis profundo, y Groq como revisor final.
• Migrar tareas de extracción de texto y sugerencias a DeepSeek-Chat, que es 8 veces más barato que Gemini.
• Reordenar los prompts de DeepSeek para activar el caché y reducir costes un 70% adicional.
• Mantener Gemini 2.5 solo para análisis complejos (Asteroide, Deep Analysis) y usar versiones más baratas (2.0 o 2.5-lite) para el modo normal.
• Implementar un verificador asíncrono con Groq en segundo plano para detectar hallazgos que Gemini pase por alto.

Este documento analiza dos funcionalidades clave para RADIA: cómo limitar el uso de ChatIA según el plan del usuario y cómo mejorar la visualización 3D de hallazgos en CBCT. Para ChatIA, se recomienda un sistema híbrido que limite mensajes por estudio y día para usuarios gratuitos, y restrinja funciones premium como visión y Council a planes de pago. Para el mapeo 3D, se propone pasar de puntos a regiones 3D usando coordenadas reales DICOM, lo que permitiría a los dentistas ver el tamaño y posición exactos de los hallazgos en el volumen. El documento incluye costes, implementación paso a paso y prioridades, concluyendo que los límites de ChatIA son urgentes (P0) mientras que el mapeo 3D completo es a largo plazo (P3-P5).

• ChatIA actualmente es gratis para todos los usuarios, sin límite de tokens ni diferenciación entre planes.
• Se recomienda un límite de 20 mensajes por estudio y 50 por día para usuarios gratuitos, bloqueando visión y Council.
• El coste de Gemini 2.5 Flash es cero en free tier hasta ~1,000 usuarios activos, luego ~$150/mes.
• El mapeo 3D actual solo muestra puntos (centro del bbox) en lugar de regiones volumétricas.
• Para mejorar el mapeo 3D, primero hay que persistir la geometría DICOM (imagePositionPatient) durante la subida.
• La calidad de imagen progresiva (HQ on idle) ya está implementada, mejorando la resolución 3D de 512³ a 768³.

Este documento define la identidad y propósito de los cuatro modos de onboarding de RADIA (Odontología, Oftalmología, Dermatología y Veterinaria), que son la cara del producto para nuevos usuarios. Describe qué debe ser cada modo para resolver problemas reales de los profesionales: el odontólogo solitario necesita un asistente exhaustivo que no se pierda hallazgos; el oftalmólogo requiere un cribador que priorice derivaciones; el dermatólogo demanda un detector disciplinado de lesiones sospechosas; y el veterinario necesita un políglota multi-especie. También identifica tensiones transversales como la ambigüedad del usuario objetivo, la falta de un modo 'segundo lector', y la infrautilización de prompts especializados en veterinaria. El documento sirve como 'constitución' para auditar y mejorar prompts, copy y comportamiento del producto.

• Define la identidad de los cuatro modos de onboarding por defecto de RADIA, que son la primera impresión del producto.
• Odontología: asistente exhaustivo para el clínico solitario, con énfasis en numeración FDI y conciencia de FOV.
• Oftalmología: cribador que prioriza derivaciones usando clasificaciones canónicas y un campo de urgencia.
• Dermatología: detective de lesiones pigmentadas con niveles claros de sospecha y respeto por los límites de la imagen.
• Veterinaria: polímata multi-especie que debe usar prompts especializados en lugar del genérico de onboarding.
• Identifica tensiones transversales: ambigüedad del usuario asumido, falta de modo segundo lector, y necesidad de auto-detección de modalidad.

Este documento detalla una estrategia de ventas para RADIA, nuestra plataforma de diagnóstico por imagen con inteligencia artificial, organizada en tres zonas geográficas prioritarias: Tarragona, Barcelona y Pamplona. Explica qué clínicas y hospitales visitar en cada zona, cómo contactarlos y qué argumentos usar según la especialidad (dental, oftalmología, veterinaria, dermatología, ecografía). El objetivo es validar el producto en Tarragona, escalar en Barcelona y asegurar alianzas estratégicas en Pamplona, con metas concretas de clientes e ingresos mensuales para el tercer trimestre de 2026.

• Tarragona se usa como zona de prueba para validar el pitch comercial antes de escalar a Barcelona.
• Barcelona concentra el mayor mercado potencial con clínicas tecnológicamente avanzadas y cadenas multi-sede.
• Pamplona ofrece una oportunidad única gracias a la Clínica Universidad de Navarra, que daría credibilidad al producto.
• Se incluye un calendario de acciones por mes y KPIs de clientes e ingresos recurrentes mensuales (MRR) por zona.
• La estrategia cubre cinco especialidades: dental, oftalmología, veterinaria, ecografía y dermatología.

Este documento describe los 16 tipos de estudio de imagen que soporta RADIA, organizados en 6 sectores: dental, radiología general, resonancia magnética, ecografía, fotografía clínica y veterinaria. Explica cómo el sistema detecta automáticamente el tipo de estudio usando etiquetas DICOM y palabras clave, y cómo el usuario puede seleccionarlo manualmente. También detalla los modelos de IA especializados que analizan cada tipo de imagen, lo que permite a RADIA ofrecer informes automáticos y análisis interactivos. Para el negocio, esto significa que la plataforma puede procesar una amplia variedad de estudios médicos sin intervención manual, acelerando diagnósticos y mejorando la precisión.

• Soporta 16 tipos de estudio en 6 sectores: dental, radiología general, resonancia magnética, ecografía, fotografía clínica y veterinaria.
• Detección automática del tipo de estudio mediante tags DICOM y palabras clave en la descripción.
• Cada tipo de estudio tiene prompts especializados para análisis automático, análisis profundo, chat interactivo y sugerencias de tratamiento.
• Utiliza modelos de IA como Gemini 2.5 Flash, Llama 4 Scout y MedGemma para diferentes roles de análisis.
• El usuario puede seleccionar manualmente el tipo de estudio si la detección automática no es correcta.

El Modo Asteroide es una funcionalidad avanzada de análisis de imágenes médicas que utiliza dos modelos de inteligencia artificial en paralelo para detectar hallazgos con mayor precisión. A diferencia del análisis normal, procesa el doble de cortes y cruza los resultados de ambos modelos para encontrar consenso, lo que reduce falsos positivos y aumenta la confianza en los hallazgos. Además, ejecuta automáticamente un análisis profundo en los cinco hallazgos más relevantes, ahorrando tiempo al especialista. Aunque es más costoso y lento (2-3 minutos frente a 30 segundos), ofrece una precisión superior, ideal para casos complejos donde se requiere una segunda opinión automatizada.

• Usa dos modelos de IA (Gemini 2.5 Flash y Groq Llama 4 Scout) en paralelo para cada corte de imagen.
• Cruza los resultados por categoría, ubicación y corte; si ambos modelos coinciden, la confianza se incrementa un 15%.
• Procesa cortes cada 2 en lugar de cada 8, resultando en ~140 cortes para un estudio de 280 (4 veces más que el scan normal).
• Incluye deep analysis automático en los 5 hallazgos de mayor severidad, sin intervención manual.
• Se activa desde un botón en la interfaz y muestra un badge especial en los estudios analizados con este modo.

Este documento audita la librería de prompts de Radia, que son las instrucciones que guían a la inteligencia artificial para analizar imágenes médicas. Cubre 17 tipos de estudio, desde radiografías de tórax hasta ecografías y dermatología, con prompts especializados para cada uno. Identifica fortalezas como la cobertura dental y debilidades como la falta de prompts específicos para subespecialidades de ecografía. El objetivo es priorizar mejoras para que el sistema sea más preciso y cubra más áreas clínicas, lo que impacta directamente en la calidad del diagnóstico asistido.

• 17 tipos de estudio con prompts dedicados para análisis completo (Scan 360°).
• 12 endpoints de análisis y 11 funciones generadoras de prompts.
• Gaps identificados: ecografía genérica, falta de MRI de columna y abdomen, sin soporte PET.
• Propuesta de priorización: fragmentar ecografía en 6 subprompts, ampliar MRI y enriquecer prompts existentes.
• Arquitectura robusta con clasificación previa y segunda opinión (Asteroid).

RADIA es una plataforma de imagen médica que combina un visor DICOM con inteligencia artificial para ayudar a los profesionales de la salud a analizar estudios radiológicos. Permite subir imágenes, visualizarlas en 2D y 3D, y obtener análisis automáticos de hallazgos, todo desde el navegador. Incluye funciones como chat con IA, colaboración entre doctores y generación de informes PDF. Está diseñada para agilizar el diagnóstico y reducir la carga de trabajo de los radiólogos.

• Visor DICOM completo con reconstrucción 3D y vistas multiplanares.
• Análisis automatizado con IA multimodal (Gemini y Groq) para detectar hallazgos.
• Modo Asteroide: múltiples modelos de IA trabajando en paralelo para mayor precisión.
• Colaboración segura: compartir estudios con otros doctores mediante enlaces.
• Soporta 16 tipos de estudio en 6 sectores médicos, incluyendo dental, radiología, RM y veterinaria.

Este documento describe cómo los sistemas externos pueden conectarse con Radia, la plataforma de análisis de imágenes dentales. Explica los pasos para iniciar sesión, subir estudios, obtener análisis automáticos y compartir resultados con otros doctores. Es útil para equipos técnicos que integren Radia en su flujo de trabajo, pero también para entender qué datos se intercambian y cómo se protegen.

• Autenticación mediante Google OAuth2 y JWT para acceso seguro.
• Subida de estudios con reanudación automática si se interrumpe.
• Análisis por IA en tres fases: inicio, procesamiento por lotes y finalización.
• Análisis profundo de hallazgos específicos y consultas por clic en el visor.
• Generación de planes de tratamiento y chat multimodal sobre el estudio.

Este documento propone integrar RADIA con MLTrainer para permitir el uso de modelos de inteligencia artificial locales o en servidores GPU compartidos, reduciendo la dependencia de APIs cloud como Gemini. La solución ofrece tres modos: desarrollo local sin coste de tokens, despliegue on-prem en hospitales con requisitos de cumplimiento, y un servicio compartido gestionado por CadencesLab. La arquitectura introduce una capa de abstracción de proveedores, un cliente OpenAI-compatible para MLTrainer, y un sistema de enrutamiento con circuit-breaker que garantiza disponibilidad incluso si falla el servidor local. El objetivo es reducir costes recurrentes, mejorar la privacidad de los datos clínicos y ofrecer una ventaja competitiva en ventas a instituciones con estrictas normativas.

• Propone una capa de abstracción de proveedores en RADIA para soportar múltiples backends de IA (cloud y locales) sin cambios en el código existente.
• MLTrainer actúa como puente OpenAI-compatible, permitiendo que RADIA use modelos locales como MedGemma o Qwen a través de un endpoint estándar.
• Incluye un sistema de enrutamiento por tenant y feature, con circuit-breaker que fallback automáticamente a cloud si el servidor local falla.
• Se recomienda una adopción gradual: primero abstracción y telemetría, luego piloto on-prem con un hospital, y finalmente inversión en hardware compartido cuando haya demanda.
• El ROI estimado a 24 meses con 30 clientes muestra un ahorro de ~25.000 €/mes frente a depender exclusivamente de Vertex AI.

Este documento describe el sistema de sincronización entre dos monitores para radiólogos, permitiendo trabajar con un visor de imagen a pantalla completa en un monitor y las herramientas de edición, hallazgos e informes en otro. La sincronización se realiza mediante BroadcastChannel, una tecnología nativa del navegador que no requiere servidor, logrando latencias inferiores a 1 ms. El sistema ya está implementado para el mismo dispositivo y se plantea una futura fase para sincronización entre dispositivos distintos usando WebSockets y Durable Objects. Esto mejora la productividad del radiólogo al eliminar distracciones y centralizar el flujo de trabajo.

• Sincronización en tiempo real entre dos ventanas del navegador usando BroadcastChannel, sin necesidad de backend.
• El radiólogo puede tener el visor de imagen en un monitor y las herramientas de edición en otro, optimizando el espacio de trabajo.
• Se sincronizan acciones como navegación entre cortes, selección de hallazgos, cambio de modo de visualización y progreso de escaneos IA.
• Diseñado para evitar bucles de sincronización (anti-echo) separando interacciones de usuario de mensajes entrantes.
• Fase 1 completada para mismo dispositivo; Fase 2 planificada para sincronización entre dispositivos mediante WebSockets y Durable Objects.

Este documento detalla la decisión estratégica y el plan de ejecución para lanzar RadiaVet, una versión de la plataforma Radia adaptada al sector veterinario. Se ha optado por una arquitectura que comparte la misma aplicación base pero cambia la apariencia y los textos según el dominio (radiavet.cadences.app), manteniendo un backend único. El plan incluye tres sprints semanales para implementar los cambios técnicos, de marca y comerciales, con hitos de validación clínica y KPIs claros. El objetivo es validar el producto con clínicas veterinarias en 90 días, con un modelo de pricing escalonado y un enfoque de ventas liderado por la CEO hasta alcanzar 20 clientes.

• Arquitectura B: misma app con BrandProvider que cambia UX según dominio (radia vs radiavet).
• Dominio principal: radiavet.cadences.app; defensivos: radiavet.com, radiavet.es, radiapet.com, radiapet.es.
• Pricing: Free / €29 Pro / €79 Business / €249 Enterprise.
• Validación clínica a cargo del Dr. Joan Riera (KOL AVEPA) con 5-10 casos antes del lanzamiento.
• KPIs a 3 meses: 10 clínicas pagantes; a 6 meses: €1.5K MRR; a 12 meses: €5K MRR.

El sector veterinario en España es una oportunidad de oro para RADIA: no hay radiólogos veterinarios suficientes (solo ~100 diplomados para 7,000 clínicas), y el 99% de los veterinarios interpretan sus propias radiografías sin formación específica. RADIA ofrece análisis por IA en 15 segundos por 29€/mes, con un ROI estimado de 15x-30x. Además, el informe generado se puede enviar al dueño de la mascota, mejorando la comunicación, la confianza y el marketing de la clínica. El plan de acción prioriza clínicas pequeñas (1-3 veterinarios) y arranca en Tarragona, Barcelona y Pamplona.

• Mercado: ~7,000 clínicas, ~33,000 veterinarios, solo ~100 radiólogos diplomados.
• RADIA resuelve el dolor de la interpretación de radiografías sin especialista, con análisis en 15 segundos.
• El informe para el dueño mejora la aceptación de tratamientos y genera marketing gratuito.
• ROI directo: ahorro en telerradiología (50-100€/caso) y más ingresos por tratamientos aceptados.
• Plan de acción por ciudades: Tarragona (mayo), Barcelona (junio-julio), Pamplona (septiembre).

Este documento presenta al equipo de Cadences Lab y al consejo asesor que participaron en la segunda mesa redonda de RADIA, enfocada en validar la estrategia de comercialización. El equipo incluye a los cofundadores y directores clave, mientras que el consejo reúne a profesionales clínicos, comerciales y estratégicos de sectores como odontología, veterinaria, radiología, traumatología y ginecología. El objetivo es contrastar hipótesis de producto y precio con expertos reales para reducir riesgos de mercado. La mesa cubre desde la viabilidad técnica hasta la regulación y el crecimiento basado en producto.

• Equipo Cadences Lab: 5 perfiles clave (CTO, CEO, CFO, Director de Producto, Experto en IA) con experiencia en salud, finanzas y tecnología.
• Consejo asesor clínico: 6 profesionales de dental, veterinaria, radiología, traumatología, ginecología y óptica que validan necesidades reales.
• Consejo asesor comercial: 4 expertos en ventas SaaS, finanzas, distribución y outbound para afinar estrategia de mercado.
• Consejo asesor estratégico: 3 especialistas en regulación CE, growth PLG y compras hospitalarias para cubrir brechas clave.
• Se excluyen perfiles no prioritarios (dermatología, podología) y se reemplazan asesores genéricos por especialistas concretos.

Este documento detalla la estrategia comercial para el sector de foto clínica, que incluye dermatología, podología y heridas. La principal ventaja es que no requiere equipamiento especial: basta con una foto de móvil. El objetivo es resolver el problema del filtro en dermatología, automatizar la clasificación de úlceras y heridas, y ofrecer un producto sencillo y barato. La decisión estratégica es no hacer campaña activa en Q2 2026, sino aprovechar el crecimiento orgánico y el contenido de marketing, revisando la tracción en Q4.

• Cero barrera tecnológica: solo se necesita una foto con el móvil.
• En dermatología, RADIA aplica ABCDE automático y da un score de sospecha.
• En podología, permite clasificar onicomicosis y úlceras de pie diabético.
• En heridas, automatiza la documentación y seguimiento de úlceras por presión.
• Estrategia: crecimiento orgánico con contenido SEO y LinkedIn, sin visitas comerciales dedicadas.

Este documento analiza la viabilidad de incorporar DeepSeek como un tercer especialista en el proceso Scan360 de RadiaVet. Propone una arquitectura de 'Junta Médica' donde DeepSeek, sin capacidad de visión, actúa como un radiólogo senior que razona sobre los hallazgos detectados por otros modelos de IA. El objetivo es reducir falsos positivos, ampliar diagnósticos diferenciales y ofrecer un razonamiento clínico transparente. La implementación es de bajo coste y puede diferenciar a RadiaVet de la competencia.

• DeepSeek no tiene capacidad de visión, pero puede razonar sobre hallazgos textuales como un especialista clínico.
• La arquitectura propuesta añade una tercera capa de razonamiento clínico al pipeline actual de Scan360.
• El coste por estudio es mínimo (0.001-0.003 USD), sin impacto en la economía unitaria.
• La transparencia del Chain-of-Thought de DeepSeek permite a los radiólogos entender el razonamiento de la IA.
• Se recomienda implementar solo en modo Asteroid para no ralentizar el scan básico.

Este documento es una guía de campo para el equipo comercial de RADIA. Contiene fichas de una página para cada sector objetivo (clínicas dentales, ópticas, veterinarias, dermatología, ecografía obstétrica y tiroidea, traumatología). Cada ficha incluye una frase de apertura, los problemas que resuelve, una demo rápida de 60 segundos, objeciones frecuentes con respuestas, y precios. El objetivo es que el comercial pueda entrar a una clínica, hacer una demo impactante y cerrar una prueba gratuita. Es una herramienta práctica que acelera las visitas y estandariza el discurso.

• Fichas para 7 sectores: dental, óptica, veterinaria, dermatología, eco obstétrica, eco tiroidea, traumatología.
• Cada ficha incluye frase de apertura, pain points, demo rápida, objeciones y precios.
• Reglas generales: ofrecer probar con imagen real, dejar explorar, cerrar con 5 estudios gratis.
• Prohibido decir que sustituye al radiólogo o que es certificado para diagnóstico.
• Precios: Gratis (5 estudios), Pro (€29/mes, 50 estudios), Business (€99/mes, ilimitados + doble IA).

Este documento detalla la actualización de la biblioteca de prompts de RADIA, que ahora incluye 8 nuevos tipos de estudio (ecografía abdominal, obstétrica, mamaria, tiroidea, vascular y musculoesquelética; resonancia magnética de columna y abdominal/pélvica) y enriquece los prompts de oftalmología y mamografía con clasificaciones clínicas estandarizadas. La mejora permite que el sistema interprete automáticamente imágenes médicas con mayor precisión, utilizando scores como BI-RADS, TI-RADS o PI-RADS. Para el negocio, esto significa informes más detallados y fiables, lo que aumenta el valor del producto para radiólogos y centros de diagnóstico.

• Se añaden 8 nuevos tipos de estudio con prompts especializados: 6 de ecografía y 2 de resonancia magnética.
• Los prompts de oftalmología y mamografía se han enriquecido con clasificaciones clínicas detalladas (ETDRS, BI-RADS 5ª edición, etc.).
• Se actualiza toda la cadena de procesamiento: clasificación, detección automática DICOM, Scan360, Chat, PointAsk y Deep Analysis.
• El sistema es compatible hacia atrás: el tipo 'ultrasound' genérico sigue funcionando como fallback.
• Se incluyen más de 20 scores y clasificaciones estandarizadas (PI-RADS, LI-RADS, Pfirrmann, etc.) para mejorar la precisión diagnóstica.

Este documento detalla el primer sprint del proyecto RadiaVet, cuyo objetivo es sentar las bases técnicas y de marca para lanzar una nueva versión del producto orientada al mercado veterinario. Incluye tareas como la creación de un sistema de personalización de marca (BrandProvider), la migración de la base de datos para añadir el campo 'brand', la configuración de inicio de sesión único entre subdominios, y la compra de dominios defensivos. También cubre la definición de la paleta de colores, el logotipo y los textos específicos para veterinaria, así como la creación de planes de suscripción en Stripe. El sprint es crítico porque permite que RadiaVet herede toda la funcionalidad de Radia (para humanos) pero con su propia identidad visual y de producto, sin romper la versión original.

• Se implementa un BrandProvider que permite cambiar toda la apariencia y textos del producto según la marca (Radia o RadiaVet) sin tocar el código base.
• Se añade una columna 'brand' en la base de datos para distinguir usuarios y estudios de cada versión del producto.
• Se configura la cookie de sesión para que funcione en todos los subdominios de cadences.app, permitiendo inicio de sesión único entre Radia y RadiaVet.
• Se compran dominios defensivos (radiavet.com, .es, radiapet.com, .es) para proteger la marca.
• Se crean planes de suscripción específicos para RadiaVet en Stripe con precios de 29€, 79€ y 249€ al mes.

Este documento detalla el plan para el tercer sprint de RadiaVet, cuyo objetivo es lanzar el producto en modo suave con 5-10 clínicas beta, actualizar la web corporativa de Cadences como marca paraguas, y poner en marcha la actividad comercial liderada por la fundadora. Incluye tareas técnicas, de producto y comerciales, así como métricas de éxito y riesgos. Es importante para el negocio porque marca la transición de desarrollo a validación real con clientes y sienta las bases para la expansión comercial.

• Soft launch de RadiaVet con 5-10 clínicas beta y cuentas activas.
• Refresco de cadences.app como landing corporativa con catálogo de productos.
• Publicación de blog de lanzamiento y posts en LinkedIn de la CEO y un validador clínico.
• Preparación de pitch deck, ROI calculator y lista de 30-50 clínicas target.
• Agenda de 10 demos comerciales en las siguientes dos semanas.

Este documento detalla el catálogo de tipos de estudio y modalidades de imagen veterinaria que deben incorporarse al banco de pruebas de RADIA Vet durante el Sprint 1. Actualmente, la base de datos solo contiene radiografías abdominales caninas, lo que es insuficiente para demostrar valor a clínicas veterinarias. El anexo prioriza modalidades como radiografía de tórax, ecografía abdominal y cardíaca, tomografía, y fundoscopia, con un set mínimo de 10 casos de referencia. El objetivo es que al cierre del Sprint 1, un veterinario encuentre un dashboard con valor inmediato, validando el motor diagnóstico más allá de la radiografía simple.

• Se necesita un catálogo exhaustivo de imágenes veterinarias para validar el motor diagnóstico de RADIA Vet.
• Se priorizan 10 casos de referencia que cubren perros y gatos, incluyendo patologías como ICC, displasia de cadera, y PRA.
• Las fuentes recomendadas incluyen repositorios gratuitos como VetRadiologyAtlas, EVDI Atlas, y Cornell eClinpath.
• Se definen tareas concretas para el Sprint 1: recolección, conversión a DICOM, seed script, etiquetado, y mejoras en UI.
• Quedan pendientes decisiones sobre el email demo, inclusión de especies exóticas, y la modalidad para fundoscopia.

Este documento es el índice principal del plan de lanzamiento al mercado de RADIA, un sistema de diagnóstico por imagen con inteligencia artificial. Organiza toda la documentación interna del equipo, desde debates estratégicos hasta guías comerciales y planes de ejecución. Incluye un glosario básico para que cualquier persona sin formación técnica entienda los términos médicos y las funcionalidades del producto. Es la puerta de entrada para que el equipo comercial, marketing y dirección tengan una visión completa de cómo llevar RADIA al mercado en Tarragona, Barcelona y Pamplona.

• Índice de 13 documentos que cubren desde estrategia hasta ejecución diaria
• Incluye perfiles del equipo interno y consejo asesor externo con médicos y expertos en ventas
• Glosario traduce jerga médica (DICOM, BI-RADS) y funcionalidades de IA a lenguaje de negocio
• Recomienda leer primero los documentos 10 y 11 para una visión pragmática
• Versión 1.2 con plan de ejecución de 20 días y tareas concretas por persona

Este documento es el índice y contexto del proyecto GTM Real de RADIA, una iniciativa de diagnóstico por imagen con IA. Presenta el equipo real de Cadences Lab y un consejo asesor externo, y hereda decisiones estratégicas de una fase anterior que ahora deben validarse. Se identifican 10 brechas críticas no resueltas, como la falta de datos de clientes reales, precisión del producto sin publicar, y costes de adquisición no contrastados. El objetivo es pasar de un ejercicio teórico a una validación práctica con debates abiertos que definan el plan de comercialización para 2026.

• Documento índice que organiza la documentación GTM Real de RADIA (equipo, mesa redonda, transcripción).
• Hereda decisiones de una GTM previa (sectores, pricing, targets) que deben ser validadas por el equipo real.
• Identifica 10 brechas no resueltas, como validación de mercado, accuracy del producto y costes reales.
• El proyecto se enfoca en Tarragona, Barcelona y ámbito nacional, con sectores prioritarios: veterinaria, óptica y dental premium.
• Se busca pasar de hipótesis teóricas a datos reales mediante un consejo asesor de 13 perfiles de dominio.

Este documento es el índice de la carpeta RadiaVet, que analiza cómo separar RadiaVet (diagnóstico por imagen veterinaria con IA) de Radia (humana). Se presentan cuatro opciones arquitectónicas y de negocio, desde mantener todo unificado hasta crear un producto totalmente independiente. La tesis inicial apuesta por un dominio espejo con misma app (opción B) como mejor relación coste-beneficio a corto plazo, con posibilidad de evolucionar a frontends separados si la tracción veterinaria lo justifica. La decisión es crítica porque el mercado veterinario tiene flujo clínico, pricing y canales completamente diferentes al humano.

• El documento plantea 4 opciones de separación: A (todo junto), B (dominio espejo), C (frontends separados), D (producto independiente).
• La tesis inicial recomienda la opción B por su bajo coste y rápida implementación (1-2 semanas).
• Se debate también la estrategia de dominio: independiente, subdominio o híbrida, con inclinación hacia subdominio inicial (D2).
• Ya existe diferenciación técnica parcial: prompts veterinarios, tipos de estudio, y UI sector-aware.
• La decisión afecta a producto, arquitectura y negocio, y debe tomarse en el consejo asesor.
• El índice referencia documentos de análisis, debate y plan de ejecución para profundizar.

Este documento organiza el lanzamiento de RadiaVet en tres sprints semanales, desde abril hasta mayo de 2026. Cada sprint define tareas, responsables, riesgos y métricas para asegurar que el producto llegue al mercado de forma controlada. Es la guía operativa para los equipos técnico, comercial y clínico durante el lanzamiento. Al final del tercer sprint, se decide si se mantiene la cadencia semanal o se pasa a revisiones mensuales.

• Tres sprints semanales para el lanzamiento de RadiaVet, con fechas y focos definidos.
• Cada sprint incluye Definition of Done, tareas por owner, riesgos, métricas y daily log.
• El proyecto de lanzamiento concluye tras el Sprint 3, pasando a operación normal con revisión trimestral.
• Se decide al cierre del Sprint 3 si continuar con sprints semanales o cambiar a periodicidad mensual.

Este documento detalla el plan de trabajo para la segunda semana de desarrollo de RadiaVet, centrado en el despliegue técnico y la validación clínica. Se busca poner en producción la plataforma radiavet.cadences.app, configurar redirecciones y seguridad por marca, y obtener la firma del Dr. Joan Riera tras revisar casos reales. El éxito de este sprint es clave para demostrar que RadiaVet está listo para un lanzamiento controlado y diferenciado de Radia humano.

• Despliegue de RadiaVet en radiavet.cadences.app con HTTPS y dominios defensivos.
• Implementación de BrandGuard para validar origen de peticiones por marca.
• Dashboard y logging filtrados por marca para métricas separadas.
• Landing, onboarding y página de planes específicos para veterinarios.
• Validación clínica de 5-10 casos por el Dr. Joan Riera con acta firmada.

Este documento es un borrador de un post de LinkedIn que anuncia el lanzamiento de RADIA, un visor DICOM con inteligencia artificial que funciona directamente en el navegador sin necesidad de instalar software. La herramienta analiza estudios médicos en segundos, detectando hallazgos automáticamente, permitiendo chatear con IA sobre las imágenes y ofreciendo renderizado 3D. Todo se procesa en el edge (Cloudflare Workers) para garantizar la privacidad de los datos. El post incluye capturas de pantalla y una versión corta alternativa, y está dirigido a una audiencia profesional de LinkedIn interesada en tecnología médica.

• RADIA es un visor DICOM con IA que corre en el navegador, sin instalación ni envío de datos a servidores externos.
• Analiza automáticamente cada corte de un estudio DICOM y detecta hallazgos con bounding boxes y nivel de confianza.
• Incluye chat con IA (Gemini 2.5 Flash) que responde preguntas sobre el corte visible y ofrece resúmenes clínicos.
• Ofrece renderizado 3D volumétrico en el navegador con modos Hueso, MIP y X-Ray.
• Funciona tanto para radiología humana como veterinaria, y es responsive (desktop y móvil).
• La arquitectura usa Cloudflare Pages, Workers, D1 y R2, con tres modelos de IA en paralelo.

Este documento presenta un post de LinkedIn que muestra cómo RADIA, la plataforma de diagnóstico por imagen de Cadences, se ha expandido de CTs dentales a retinografías de fondo de ojo y ecografías Doppler. Describe 7 casos reales donde la IA detecta y prioriza hallazgos críticos como retinoblastoma multicéntrico, papiledema y masas hipervascularizadas, todo funcionando en el navegador sin necesidad de instalaciones complejas. El objetivo es demostrar que un médico rural con una cámara portátil puede obtener análisis de nivel hospitalario, mejorando el acceso a diagnósticos especializados.

• RADIA ahora procesa retinografías y ecografías Doppler con tres modelos de IA en consenso.
• Se documentan 7 casos reales: 4 oftalmológicos y 3 ecográficos, con detección y priorización automática.
• La IA no solo detecta, sino que prioriza: papiledema requiere neuroimagen urgente, quiste complejo necesita seguimiento.
• Funciona en el navegador, sin instalaciones ni PACS, accesible desde dispositivos portátiles.
• Incluye enlaces al artículo completo y a la plataforma RADIA para pruebas.