Ensamblaje de redes neuronales para el establecimiento de una prioridad en la atención del paciente con lesión en la piel

El cáncer de piel supone un tercio de los casos de cáncer en todo el mundo y la celeridad en su detección es fundamental para su correcto tratamiento. Desde hace unos años se vienen proponiendo herramientas de asistencia al diagnóstico basadas en inteligencia artificial para reducir la carga de trabajo de los dermatólogos. En este trabajo proponemos una herramienta de triaje que nos permita clasificar las lesiones recogidas en la base de datos de ISIC-2019 en tres niveles de prioridad de tal modo que se puedan atender con más presteza las lesiones más graves. Con este fin, hemos desarrollado un sistema ensamblado de redes neuronales profundas de clasificación de imágenes y probado diferentes configuraciones de éste.
Este trabajo ha sido cofinanciado por el proyecto de Generación de Conocimiento 2021 del Ministerio de Ciencia e Innovación (PID2021-127871OB-I00) y el proyecto PAIDI 2021 de la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía (PROYEXCEL_00889).