, Andrés Cardona-Mendoza , Lautaro Rossi Labianca , Ana Belén Gil González El proyecto CytoLens, en colaboración entre la Universidad El Bosque y BISITE, propone un marco metodológico para apoyar el cribado citológico del cáncer cervical en patología digital mediante inteligencia artificial a partir de láminas completas digitalizadas (WSI). El trabajo define un pipeline reproducible de control de calidad y generación de parches, y en su estado actual se centra en detectores de instancias tipo YOLO para aportar evidencia localizada y soporte a la revisión experta. Como evolución del marco, se contempla incorporar modelos de aprendizaje por instancias múltiples (MIL) con autoatención para priorización a nivel de lámina y estrategias de pseudoetiquetado con revisión parcial, con evaluación basada en particionado por paciente y criterios de utilidad clínica.