[ca] El càncer de pell, caracteritzat pel creixement descontrolat de cèl·lules cutànies anormals, representa un repte sanitari a escala mundial. El melanoma, la seva forma més agressiva, és especialment crític degut a la seva ràpida metàstasi, i en cas de no detectar-se a temps,condueix a una dràstica disminució de la probabilitat de supervivència. Això subratlla la importància del diagnòstic i tractament precoços. Tot i que s'han aconseguit avenços, la vasta superfície de la pell dificulta la detecció precoç. L'aparició de bases de dades clíniques i d'imatges ha revolucionat el camp, proporcionant biomarcadors sensibles i específics per al diagnòstic no invasiu del càncer. Aquesta tesi aprofita aquests avenços, introduint eines impulsades per la IA per a l'anàlisi del melanoma utilitzant dades clíniques i Imatge de Diapositiva Sencera (WSI, per les seves sigles en anglès). La tesis s'enfoca en la identificació del melanoma en etapa precoç mitjançant l'agrupació de riscos i la detecció de biomarcadors. Emprant anàlisi de supervivència avançada, reconeixement de patrons i agrupació estadística, la investigació desenvolupa models predictius i interpretables per millorar la detecció i el diagnòstic precoços. En la nostra investigació, avaluem exhaustivament algoritmes d'anàlisi de supervivència en conjunts de dades de melanoma, destacant el rendiment superior dels mètodes basats en arbres sobre els models d'aprenentatge profund en aquest context. També detallem el desenvolupament de SurvLIMEpy, una biblioteca Python de codi obert per a l'explicabilitat de models en l'anàlisi de supervivència, fomentant la confiança entre els metges i la IA. Aquesta biblioteca ha rebut una atenció significativa, amb més de 10.000 descàrregues. A més, la nostra investigació demostra que els models d'aprenentatge automàtic prioritzen les característiques clínicament rellevants per a les prediccions de supervivència, la qual cosa reforça encara més la seva interpretabilitat i utilitat clínica. També mostrem l'aplicació de l'aprenentatge automàtic per a l'estratificació de pacients, superant el sistema d'estadificació AJCC utilitzat pels dermatòlegs i permetent estratègies de tractament més personalitzades. Addicionalment, la tesi explora la predicció de biomarcadors impulsada per la IA a partir de WSIs, subratllant la promesa d'aquest enfocament alhora que emfatitza la necessitat de conjunts de dades més grans per a la implementació clínica. Aquesta investigació representa un avenç en l'aplicació de la IA per a l'anàlisi del melanoma. El paquet SurvLIMEpy ha empoderat la comunitat investigadora, mentre que les conclusions sobre l'estratificació de pacients i la predicció de biomarcadors tenen potencial per millorar el diagnòstic i tractament del melanoma.

[es] El cáncer de piel, caracterizado por el crecimiento descontrolado de células cutáneas anormales, representa un desafío sanitario global significativo. El melanoma, su forma más agresiva, es especialmente preocupante debido a su rápida metástasis si no se detecta a tiempo, lo que conduce a una drástica disminución de la probabilidad de supervivencia. Esto subraya la importancia crítica del diagnóstico y tratamiento tempranos. Aunque se han logrado avances, la vasta superficie de la piel dificulta la detección precoz. La aparición de bases de datos clínicas y de imágenes prospectivas ha revolucionado el campo, proporcionando biomarcadores sensibles y específicos para el diagnóstico no invasivo del cáncer. Esta tesis aprovecha estos avances, introduciendo herramientas impulsadas por la IA para el análisis del melanoma utilizando datos clínicos e Imágenes de Diapositivas Completas (WSI, por sus siglas en inglés). El enfoque radica en la identificación del melanoma en etapa temprana mediante la agrupación de riesgos y la detección de biomarcadores. Empleando análisis de supervivencia avanzado, reconocimiento de patrones y agrupación estadística, la investigación desarrolla modelos predictivos e interpretables para mejorar la detección y el diagnóstico tempranos. En nuestra investigación, realizamos una evaluación exhaustiva de algoritmos de análisis de supervivencia en conjuntos de datos de melanoma, destacando el rendimiento superior de los métodos basados en árboles sobre los modelos de aprendizaje profundo en este contexto. También detallamos el desarrollo de SurvLIMEpy, un paquete de Python de código abierto para la explicabilidad de modelos en el análisis de supervivencia, fomentando la confianza entre los médicos y la IA. Este paquete ha recibido una atención significativa, con más de 10.000 descargas. Además, nuestra investigación demuestra que los modelos de aprendizaje automático priorizan las características clínicamente relevantes para las predicciones de supervivencia, lo que refuerza aún más su interpretabilidad y utilidad clínica. También mostramos la aplicación exitosa del aprendizaje automático para la estratificación de pacientes, superando el sistema de estratificación AJCC usado por los dermatólogos y permitiendo estrategias de tratamiento más personalizadas. Adicionalmente, la tesis explora la predicción de biomarcadores impulsada por la IA a partir de WSIs, subrayando la promesa de este enfoque al tiempo que enfatiza la necesidad de conjuntos de datos más grandes para la implementación clínica. Esta investigación representa un avance en la aplicación de la IA para el análisis del melanoma. La biblioteca SurvLIMEpy ha empoderado a la comunidad investigadora, mientras que los hallazgos sobre la estratificación de pacientes y la predicción de biomarcadores tienen potencial para mejorar el diagnóstico y tratamiento del melanoma.