[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.

[en] Skin cancer, characterised by the uncontrolled growth of abnormal skin cells, poses a significant global health challenge. Melanoma, its most aggressive form, is particularly concerning due to its rapid metastasis if not detected early, leading to a sharp decline in survival probability. This underscores the critical importance of timely diagnosis and treatment. While advances have been made, the vast surface area of the skin makes early detection challenging. The emergence of prospective clinical and imaging databases has revolutionised the field, providing sensitive and specific biomarkers for non-invasive cancer diagnosis. This thesis harnesses these advancements, introducing AI-powered tools for melanoma analysis using clinical data and Whole Slide Imaging (WSI). The focus lies on identifying early-stage melanoma through risk grouping and biomarker detection. By employing advanced survival analysis, pattern recognition, and statistical clustering, the research develops predictive and interpretable models to enhance early detection and diagnosis. In our study, we comprehensively evaluate survival analysis algorithms on melanoma datasets, highlighting the superior performance of tree-based methods over deep learning models in this context. We also detail the development of SurvLIMEpy, an open-source Python library for model explainability in survival analysis, fostering trust between clinicians and AI. This library has garnered significant attention, with over 10,000 downloads. Furthermore, our research demonstrates that machine learning models prioritise clinically relevant features for survival predictions, further reinforcing their interpretability and clinical utility. We also showcase the successful application of machine learning for patient stratification, outperforming the AJCC staging system used by dermatologist and enabling more personalised treatment strategies. Additionally, the thesis explores AI-driven biomarker prediction from WSIs underscores this approach's promise while emphasising the need for larger datasets for clinical implementation. This research signifies an advancement in the application of AI for melanoma analysis. The SurvLIMEpy library has empowered the research community, while the findings on patient stratification and biomarker prediction potentially improve melanoma diagnosis and treatment.