El cáncer de columna metastásico puede causar dolor y problemas neurológicos, lo que dificulta distinguirlo de las fracturas por compresión espinal mediante resonancia magnética (RM). Para mejorar la precisión diagnóstica, este estudio desarrolló modelos de inteligencia artificial (IA) para diferenciar entre el cáncer de columna metastásico y las fracturas por compresión espinal en imágenes de RM. Los datos de RM del Hospital Universitario Nacional de Gyeongsang, recopilados de enero de 2019 a abril de 2022, se procesaron utilizando los algoritmos de binarización de Otsu y detección de bordes de Canny. Utilizando estos conjuntos de datos preprocesados, se construyeron modelos de red neuronal convolucional (CNN) y máquina de vectores de soporte (SVM). El modelo de CNN basado en imágenes ponderadas en T1 demostró una alta sensibilidad (1.00) y precisión (0.98) en la identificación del cáncer de columna metastásico, especialmente con datos procesados por la binarización de Otsu y la detección de bordes de Canny, logrando un rendimiento excepcional en la detección de casos cancerosos. Este enfoque destaca el potencial de los datos de RM preprocesados para el diagnóstico asistido por IA, apoyando aplicaciones clínicas en la distinción entre el cáncer de columna metastásico y las fracturas por compresión espinal.