En los trasplantes de riñón, la evaluación de las estructuras vasculares y las áreas estromales es crucial para determinar la aceptación del riñón, que actualmente se basa en la evaluación visual del patólogo. En este contexto, una evaluación precisa de la lesión vascular y estromal es fundamental para evaluar el estado del nefrón. En el presente artículo, los autores presentan un algoritmo totalmente automatizado, llamado RENFAST (Evaluación Rápida de Fibrosis y Grosor de Vasos), para la segmentación de los vasos sanguíneos y la fibrosis renal en imágenes histopatológicas. El método propuesto emplea una estrategia novedosa basada en aprendizaje profundo para segmentar con precisión los vasos sanguíneos, mientras que la fibrosis intersticial se evalúa utilizando un método adaptativo de separación de tintes. El algoritmo RENFAST se desarrolla y prueba en 350 imágenes de ácido periódico de Schiff (PAS) para la segmentación de vasos sanguíneos y en 300 imágenes teñidas con tricrómico de Masson (TRIC) para la detección de fibrosis renal. En el conjunto de PRUEBA, el algoritmo muestra un excelente rendimiento de segmentación tanto en los vasos sanguíneos (precisión: 0,8936) como en la fibrosis (precisión: 0,9227) y supera a todos los métodos comparados. Hasta donde sabemos, el algoritmo RENFAST es el primer método totalmente automatizado capaz de detectar tanto los vasos sanguíneos como la fibrosis en imágenes histológicas digitales. Siendo muy rápido (tiempo computacional promedio 2,91 s), este algoritmo allana el camino para evaluaciones automatizadas, cuantitativas y en tiempo real de los injertos renales.