[es] En este Trabajo de Final de Grado (TFG) se desarrolla un modelo de inteligencia artificial (IA) para la detección automática de melanoma a partir de imágenes dermatológicas. El diagnóstico precoz del melanoma es crucial para mejorar la tasa de supervivencia de los pacientes, pero la gran variabilidad en la apariencia de las lesiones cutáneas y la necesidad de análisis detallados hacen que su detección siga siendo un desafío. Este proyecto busca aportar una solución que facilite la identificación de lesiones malignas mediante el uso de un modelo de aprendizaje profundo. Para ello, se han implementado y comparado arquitecturas basadas en Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Vision Transformers (ViT), empleando bases de datos especializadas como HAM10000, ISIC, Kaggle y BCN20000. El desarrollo se ha realizado utilizando Python, junto con librerías como TensorFlow y Optuna. Se han aplicado diversas técnicas de preprocesamiento de imágenes, estrategias de data augmentation y optimización de hiperparámetros mediante el algoritmo TPE (Tree-Structured Parzen Estimator) con el objetivo de mejorar la generalización y efectividad del modelo. El proceso de desarrollo ha seguido un enfoque iterativo, donde se han probado diferentes configuraciones y versiones del modelo hasta obtener una versión final optimizada. Para evaluar su rendimiento, se han utilizado métricas estándar en el ámbito de la clasificación de imágenes médicas, como precisión, sensibilidad, especificidad y la curva ROC. Los resultados obtenidos muestran que el modelo final alcanza valores superiores al 97% en estos parámetros, lo que indica su alto potencial en la detección de melanoma. Sin embargo, se han identificado ciertas limitaciones, como la necesidad de ampliar la diversidad de los datos de entrenamiento y validar el modelo en entornos clínicos reales para garantizar su fiabilidad en escenarios prácticos. El modelo desarrollado tiene el potencial de servir como una herramienta de apoyo para dermatólogos en el diagnóstico temprano del melanoma, contribuyendo a una evaluación más rápida y precisa de las lesiones cutáneas. Además, su modularidad permite futuras mejoras, como la incorporación de nuevas fuentes de datos, la optimización de la arquitectura y su posible integración en aplicaciones médicas que podrían facilitar su adopción en entornos clínicos.

[en] In this Final Degree Project (TFG), an artificial intelligence (AI) model is developed for the automatic detection of melanoma from dermatological images. Early diagnosis of melanoma is crucial to improving patient survival rates, but the high variability in the appearance of skin lesions and the need for detailed analysis make its detection a persistent challenge. This project aims to provide a solution that facilitates the identification of malignant lesions through the use of a deep learning model. To achieve this, architectures based on Convolutional Neural Networks (CNNs) and Vision Transformers (ViT) have been implemented and compared, using specialized databases such as HAM10000, ISIC, Kaggle, and BCN20000. The development has been carried out using Python, along with libraries such as TensorFlow and Optuna. Various image preprocessing techniques, data augmentation strategies, and hyperparameter optimization using the TPE (Tree-Structured Parzen Estimator) algorithm have been applied to improve the model's generalization and effectiveness. The development process has followed an iterative approach, where different configurations and versions of the model have been tested until an optimized final version was obtained. To evaluate its performance, standard metrics in the field of medical image classification, such as accuracy, sensitivity, specificity, and the ROC curve, have been used. The results show that the final model achieves values above 97% in these parameters, indicating its high potential for melanoma detection. However, certain limitations have been identified, such as the need to expand the diversity of training data and validate the model in real clinical environments to ensure its reliability in practical scenarios. The developed model has the potential to serve as a support tool for dermatologists in the early diagnosis of melanoma, contributing to a faster and more accurate evaluation of skin lesions. Additionally, its modularity allows for future improvements, such as the incorporation of new data sources, optimization of the architecture, and its possible integration into medical applications that could facilitate its adoption in clinical settings.