Modelo de predicción de IA para el diagnóstico de enfermedades dermatológicas. Modalidad: Proyecto de Investigación

Abstract

Este proyecto elaboró un modelo predictivo fundamentado en inteligencia artificial para la detección de enfermedades dermatológicas, empleando una arquitectura Vision Transformer (ViT) y técnicas de visión computacional para categorizar 14 clases de lesiones cutáneas basándose en imágenes dermatológicas públicas y estandarizadas, como los datasets marmal88/skin_cancer y ahmed-ai/skin-lesions-classification-dataset. La metodología comprendió cinco etapas: planificación, recopilación y procesamiento de datos, desarrollo del modelo, validación y entrega del sistema, que incorpora una interfaz visual intuitiva desarrollada en Python para simplificar su manejo por personal no experto. El modelo, capacitado con métodos de optimización como fp16 y gestión de desequilibrio de clases, logró una precisión del 92.9% y un puntaje F1 ponderado del 92.85%, validados a través de métricas como la matriz de confusión. Este sistema proporciona una solución escalable para contextos con acceso limitado a dermatólogos, como áreas rurales de Colombia, respaldando el diagnóstico temprano de patologías como el melanoma y minimizando la subjetividad de los procedimientos convencionales. Los hallazgos resaltan la capacidad de la Inteligencia Artificial como recurso adicional en salud digital, en consonancia con las metas de las Unidades Tecnológicas de Santander de promover soluciones tecno-sociales.