El rápido avance de los modelos basados en indicaciones en el procesamiento del lenguaje natural y la generación de imágenes ha revolucionado el campo de la segmentación de imágenes. La introducción del Modelo Segment Anything (SAM) ha revitalizado aún más este ámbito con su versatilidad sin precedentes. Sin embargo, su aplicabilidad a la segmentación de imágenes médicas sigue siendo incierta debido a las significativas disparidades entre las imágenes naturales y médicas, que requieren una consideración cuidadosa.