Herramienta de software para la detección de melanomas usando redes neuronales

Abstract

El melanoma es un tipo de cáncer de piel altamente letal debido a su rápida capacidad de metástasis. Representa aproximadamente el 75% de las muertes por cáncer de piel, lo que subraya la importancia de una detección temprana y precisa. Suele manifestarse como lunares o marcas pigmentadas, con mayor prevalencia en personas de tez clara. Los factores de riesgo incluyen la genética y la exposición a la radiación ultravioleta.

Actualmente, la evaluación de lesiones cutáneas sospechosas se realiza con dermatoscopios, dispositivos que permiten un examen detallado por parte de los dermatólogos. Sin embargo, este método depende de la interpretación visual del especialista, lo que puede generar variabilidad en los diagnósticos. Esta subjetividad resalta la necesidad de herramientas diagnósticas adicionales que ofrezcan mayor precisión y objetividad.

En este contexto, las redes neuronales convolucionales (CNNs) emergen como una tecnología prometedora para mejorar la detección del melanoma. Estas herramientas de inteligencia artificial pueden analizar imágenes dermatoscópicas y reconocer patrones indicativos de la enfermedad con una precisión comparable o superior a la de los especialistas.

La integración de CNNs en el diagnóstico del melanoma ofrece múltiples ventajas. Reduce la variabilidad diagnóstica al basarse en datos, sirve como apoyo a los dermatólogos y facilita la detección en etapas tempranas, mejorando las tasas de supervivencia.

Este proyecto busca desarrollar una herramienta basada en CNNs que funcione como una segunda opinión confiable, optimizando la accesibilidad y eficiencia del diagnóstico. Su implementación ayudaría a cerrar la brecha entre la tecnología avanzada y la práctica clínica, contribuyendo a la detección temprana del melanoma y mejorando los resultados del tratamiento en los pacientes.