Este artículo destaca los desafíos de las consultas dermatológicas en entornos remotos, en particular la necesidad de diagnóstico con información limitada (imágenes y descripciones breves). Para abordar esto, proponemos un sistema de IA médica que imita el razonamiento clínico. Comparamos y analizamos siete modelos de visión-lenguaje en seis configuraciones: un modelo de referencia, un modelo optimizado, un modelo con una capa de inferencia adicional y un modelo con capacidades adicionales de búsqueda en bibliografía médica. Si bien el ajuste resultó en una disminución del rendimiento, la arquitectura que imita el razonamiento clínico alcanzó una precisión de hasta el 70 % y generó resultados explicables y basados en la bibliografía, un elemento crucial para la aplicación clínica. Esto demuestra que la IA médica puede tener éxito al reimaginar la práctica colaborativa y basada en la evidencia en el diagnóstico clínico.
