El cáncer de tiroides es un tipo común de cáncer que puede diagnosticarse examinando las células de la glándula tiroides. Sin embargo, el sistema de diagnóstico actual tiene algunas limitaciones, como la subjetividad y la incertidumbre. En este documento, proponemos un marco impulsado por inteligencia artificial (IA) para analizar las imágenes de toda la diapositiva (WSIs) de 151 casos de cáncer de tiroides y proporcionar diagnósticos altamente precisos para regiones a nivel de parches individuales. Desarrollamos una red principal que está fuertemente entrenada en regiones de varios tamaños y que puede lograr un alto rendimiento en la predicción de la malignidad del cáncer de tiroides. Además, mostramos un análisis de incertidumbre que imita el proceso de toma de decisiones de expertos patológicos, lo que permite que el modelo ofrezca predicciones interpretables y ponderadas por confianza. Al integrar estos elementos, nuestro enfoque ofrece una técnica de diagnóstico robusta para proporcionar más información sobre la malignidad de la tiroides a médicos y pacientes.