DESARROLLO DE UN DISPOSITIVO INTELIGENTE PARA EL MONITOREO DE ENFERMEDADES DE LA PIEL

Resumen

Este artículo tuvo como objetivo desarrollar un algoritmo inteligente basado en redes neuronales convolucionales para la detección automatizada del melanoma, el tipo más letal de cáncer de piel. Se utilizó un conjunto de datos públicos con imágenes dermatoscópicas disponibles en Kaggle. El modelo fue entrenado utilizando técnicas de aumento de datos y preprocesamiento eficiente, con el fin de mejorar la generalización y reducir el overfitting. La metodología empleó el lenguaje Python con soporte de la plataforma Keras, y el experimento se realizó en el entorno Google Colab con uso de GPU. El conjunto de datos fue dividido en 80% para entrenamiento y 20% para pruebas. Los resultados demostraron un rendimiento prometedor del modelo, con una precisión del 89,09%, sensibilidad del 85,7%, precisión del 91,3% y F1-score del 88,4%. Se concluye que el modelo desarrollado puede ser una herramienta auxiliar eficaz en el diagnóstico temprano del melanoma, especialmente en contextos con acceso limitado a especialistas, contribuyendo a una atención médica más accesible y precisa.