[ca] En aquest Treball de Final de Grau (TFG) es desenvolupa un model d'intel·ligència artificial (IA) per a la detecció automàtica de melanoma a partir d'imatges dermatològiques. El diagnòstic precoç del melanoma és crucial per millorar la taxa de supervivència dels pacients, però la gran variabilitat en l'aparença de les lesions cutànies i la necessitat d'anàlisis detallades fan que la seva detecció continuï sent un repte. Aquest projecte busca aportar una solució que faciliti la identificació de lesions malignes mitjançant l'ús d'un model d'aprenentatge profund. Per a això, s'han implementat i comparat arquitectures basades en Xarxes Neuronals Convolucionals (CNN) i Vision Transformers (ViT), emprant bases de dades especialitzades com HAM10000, ISIC, Kaggle i BCN20000. El desenvolupament s'ha dut a terme utilitzant Python, juntament amb llibreries com TensorFlow i Optuna. S'han aplicat diverses tècniques de preprocessament d'imatges, estratègies de data augmentation i optimització d'hiperparàmetres mitjançant l'algorisme TPE (Tree-Structured Parzen Estimator) amb l'objectiu de millorar la generalització i l'efectivitat del model. El procés de desenvolupament ha seguit un enfocament iteratiu, on s'han provat diferents configuracions i versions del model fins a obtenir una versió final optimitzada. Per avaluar el seu rendiment, s'han utilitzat mètriques estàndard en l'àmbit de la classificació d'imatges mèdiques, com la precisió, la sensibilitat, l'especificitat i la corba ROC. Els resultats obtinguts mostren que el model final aconsegueix valors superiors al 97% en aquests paràmetres, fet que indica el seu alt potencial en la detecció del melanoma. No obstant això, s'han identificat certes limitacions, com la necessitat d'ampliar la diversitat de les dades d'entrenament i validar el model en entorns clínics reals per garantir-ne la fiabilitat en escenaris pràctics. El model desenvolupat té el potencial de servir com a eina de suport per als dermatòlegs en el diagnòstic precoç del melanoma, contribuint a una avaluació més ràpida i precisa de les lesions cutànies. A més, la seva modularitat permet futures millores, com la incorporació de noves fonts de dades, l'optimització de l'arquitectura i la seva possible integració en aplicacions mèdiques que podrien facilitar-ne l'adopció en entorns clínics.

[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.