[ca] L'objectiu d'aquest treball de recerca és demostrar que les noves tecnologies i en concret la Intel·ligència artificial (IA), poden ser de gran utilitat per diagnosticar determinades malalties, com el melanoma o càncer de pell. En primer lloc s'explicarà en què consisteix la intel·ligència artificial, amb un marc teòric que contempla la seva història, els diferents tipus d'IA existents i les seves branques, així com l'aplicabilitat d'aquestes tècniques per a l'anàlisi d'imatges i més concretament en medicina. Posteriorment tractaré el marc teòric de la pell i les seves malalties, amb un ampli estudi sobre el càncer de pell, quins tipus n'hi ha, com es produeixen, la seva evolució, els mètodes de diagnosi i el tractament de la malaltia, arribant a la conclusió de que un diagnòstic precoç és fonamental per a la curació. La part pràctica del projecte consisteix en el desenvolupament d'un programa informàtic, que a partir d'una imatge normal amb una càmera fotogràfica, sigui capaç de determinar si es tracta d'una pigmentació benigna o d'un melanoma maligne. Com que jo no era experta en el tema he hagut d'aprendre a programar en Python, que és un llenguatge de programació específic per desenvolupar algoritmes de Intel·ligència Artificial, i he aconseguit una base de dades amb 200 imatges de malalties de la pell (benignes i malignes), que ha estat analitzada prèviament per especialistes mèdics classificant les característiques de cada una d'elles. Amb aquesta informació i la utilització de Python he dissenyat i entrenat 12 mètodes diferents de classificació, que combinen xarxes neuronals, arbres de decisió i random forest, amb la selecció de les característiques generals de las imatges estudiades, el mètode ABCD (utilitzat pels especialistes mèdics en el diagnòstic), les característiques més importants i sense les característiques irrellevants. Aquests experiments m'han permès determinar quin és el mètode més precís per diagnosticar la malaltia, obtenint un resultat de diagnòstic correcte del 94%, superior a la mitjana obtinguda pels especialistes mèdics, que és del 86,6%. Finalment he fet una prova amb una imatge presa amb el meu telèfon mòbil, que he introduït al sistema per a que sigui processada i m'ha retornat un resultat correcte. Tot això ens fa arribar a la conclusió definitiva de que un sistema de IA correctament entrenat pot diagnosticar una malaltia de la pell amb més rapidesa i precisió que un metge especialista.

[en] The objective of this research work is to demonstrate that new technologies, and specifically Artificial Intelligence (AI), can be very useful to diagnose certain diseases, such as melanoma or skin cancer. First, it will be explained what artificial intelligence consists of, with a theoretical framework that contemplates its history, the different types of existing AI and their variants, as well as the applicability of these techniques for image analysis and more specifically in medicine. Later we will address the theoretical framework of the skin and its diseases, with an extensive study on skin cancer, what types are there, how they are produced, their evolution, the diagnostic methods and the treatment of the disease, reaching the conclusion that an early diagnosis is essential for cure. From here I have approached the practical part of the project which consists of the development of a computer program that, from a normal image made with any camera, is capable of determining whether it is a benign pigmentation or a melanoma evil one. As I was not an expert on the subject, I had to learn to program in Python, which is a specific programming language for developing Artificial Intelligence algorithms, and I have obtained a database with 200 images of skin diseases (benign and malignant), which has been previously analyzed by medical specialists, classifying the characteristics of each of them. With this information and the use of Python I have designed and trained 12 different classification methods, which combine neural networks, decision trees and random forests, with the selection of the general characteristics of the images studied, the ABCD method (used by specialists doctors in diagnosis), the most important features and without the irrelevant features. These experiments have allowed me to determine which is the most accurate method to diagnose the disease, obtaining a correct diagnostic result of 94%, higher than the average obtained by medical specialists, which is 86.6%. Finally, I have made a test with an image taken with my mobile phone, which I have entered in the system to be processed, returning a correct result. All of this leads us to the definitive conclusion that a properly trained AI system can diagnose a skin disease more quickly and accurately than a medical specialist.