Los avances en la clasificación de imágenes médicas se han beneficiado recientemente de técnicas generales de aumento. Sin embargo, estos métodos a menudo no alcanzan un rendimiento y una interpretabilidad óptimos. Este estudio destaca el potencial de UMAC como una herramienta poderosa para mejorar tanto el rendimiento como la interpretabilidad de los modelos de clasificación de imágenes médicas.