El algoritmo Adding-Doubling (AD) es una solución analítica general de la ecuación de transferencia radiativa (RTE). AD ofrece un equilibrio favorable entre precisión y eficiencia computacional, superando otras soluciones de RTE, como las simulaciones de Monte Carlo (MC), en términos de velocidad al superar soluciones aproximadas como el método de Aproximación de Difusión en precisión. Mientras que los algoritmos AD tradicionalmente se han implementado en unidades de procesamiento central (CPUs), este estudio se centra en aprovechar las capacidades de las unidades de procesamiento gráfico (GPUs) para lograr una velocidad computacional mejorada. En términos de velocidad de procesamiento, el algoritmo AD de GPU mostró una mejora de aproximadamente 5000 a 40,000 veces en comparación con el método de GPU MC. El número óptimo de hilos para este algoritmo se encontró que era aproximadamente 3000. Para ilustrar la utilidad del algoritmo AD de GPU, se utilizó la solución inversa de Levenberg-Marquardt para extraer parámetros del objeto a partir de datos espectrales ópticos de la piel humana bajo diversas condiciones hemodinámicas. En cuanto a la eficiencia computacional, tomó aproximadamente 5 minutos procesar una imagen de 220 x 100 x 61 (-eje x -eje x eje espectral). El desarrollo del algoritmo AD de GPU presenta un avance en la determinación de las propiedades del tejido en comparación con otras soluciones de RTE. Además, el método AD de GPU en sí mismo tiene el potencial de acelerar las técnicas de aprendizaje automático en el análisis de imágenes espectrales.