Desarrollo de un modelo de predicción para la detección temprana del cáncer de piel utilizando redes neuronales

Abstract

[ES]La inteligencia artificial es un campo del conocimiento que en la actualidad está en el punto de mira, sufriendo una revolución en términos tecnológicos. Desde los primeros sistemas inteligentes, pasando por los primeros prototipos de neurona artificial, hasta las arquitecturas más complejas de redes neuronales han buscado recrear la capacidad de razonamiento de un ser humano. En el desarrollo se va a aplicar esta tecnología en el campo de la medicina, concretamente en la dermatología. Este proyecto se enfocará en el desarrollo de un modelo predictivo basado en técnicas de minería de datos y aprendizaje automático supervisado para la detección temprana del cáncer de piel. Utilizando datos del ISIC1, se aplicarán diferentes metodologías y se implementará una red neuronal eficiente y ligera para clasificar las diferentes lesiones dermatológicas y por lo tanto la probabilidad de que una lesión en la piel sea cancerígena. El objetivo central es crear una herramienta precisa y veloz que pueda ser implementada en un servidor web o en dispositivos móviles para el diagnóstico automático de imágenes de lesiones cutáneas. Para este hito es imprescindible desarrollar un modelo que no exija demasiado en términos computacionales, y teniendo en cuenta la complejidad del problema el tratamiento de los datos en el pipeline será vital. Es por esto que se desarrollará una metodología minuciosa con cada apartado del desarrollo para conseguir potenciar los resultados. Esta herramienta contribuirá significativamente a una detección temprana y precisa del cáncer de piel, al tiempo que aliviará la carga en los sistemas sanitarios, pues servirá como un cribado en primera instancia. Esto también conlleva una reducción de costes asociados con diagnósticos tardíos y tratamientos avanzados.

[EN]Artificial intelligence is a field of knowledge that is currently in the spotlight, undergoing a revolution in technological terms. From the first intelligent systems, through the first prototypes of artificial neurons, to the most complex architectures of neural networks have sought to recreate the reasoning capacity of a human being. The development will apply this technology in the field of medicine, specifically in dermatology. This project will focus on the development of a predictive model based on data mining and supervised machine learning techniques for the early detection of skin cancer. Using ISIC data, different methodologies will be applied and an efficient and lightweight neural network will be implemented to classify different dermatological lesions and therefore the probability that a skin lesion is carcinogenic. The central objective is to create an accurate and fast tool that can be implemented on a web server or mobile devices for the automatic diagnosis of skin lesion images. For this milestone it is essential to develop a model that does not require too much in computational terms, and considering the complexity of the problem the treatment of the data in the pipeline will be vital. This is why a thorough methodology will be developed for each section of the development in order to enhance the results. This tool will significantly contribute to early and accurate detection of skin cancer, while easing the burden on healthcare systems by serving as a first-line screening. This also leads to a reduction in costs associated with late diagnosis and advanced treatment.