Detector de melanomas en la piel utilizando redes neuronales para las personas de la Asociación Agroturística Valle La Rinconada

Abstract

El presente trabajo de integración curricular se centra en la problemática que existe en la salud de las personas al estar expuestas por largos periodos a la radiación solar, derivando de ello enfermedades malignas como los melanomas que son altamente cancerígenos. El objetivo general fue desarrollar un sistema de detección de melanomas en la piel de las personas a través de inteligencia artificial para la Asociación Agroturística Valle La Rinconada. El funcionamiento del sistema se basa en la dermatoscopia, que realiza el análisis manual de imágenes de lesiones en la piel para la detección de enfermedades. El sistema desarrollado automatiza el procedimiento de análisis de las imágenes dermatoscopicas, a través del uso de redes neuronales que permiten aprender a diferenciar imágenes con lesiones benignas de las malignas (melanomas). El detector de melanomas es una aplicación de escritorio, que funciona por medio del ingreso de imágenes capturadas por un dermatoscopio digital, en el que se ingresan los datos del usuario a prediagnosticar, se indican los resultados del prediagnóstico y se genera un documento con toda la información respectiva. A su vez se evalúa métricas de entrenamiento y procesamiento del desarrollo del modelo de inteligencia artificial en diferentes entornos de infraestructura computacional. El modelo de red neuronal utilizado es Data Efficient Image Transformer (DeiT) que ha obtenido un nivel de precisión en la predicción de 88.10% y una pérdida de 0.3585. El sistema desarrollado es una herramienta útil para la detección temprana de enfermedades, que provee beneficios tanto socioeconómicos como de salud.