[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.

[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.