En este estudio, se propone un enfoque novedoso que integra el procesamiento de datos multimodales y técnicas de agregación de atención para la detección de enfermedades en perales. El objetivo de la investigación es mejorar la precisión y eficiencia de la detección de enfermedades al fusionar datos de diversas fuentes, incluyendo imágenes y sensores ambientales. Los resultados experimentales demuestran que el método propuesto supera en métricas clave de rendimiento como precisión, recall, exactitud y puntuación F1.