Diagnóstico y seguimiento de enfermedades cutáneas mediante visión por computador y técnicas de minería de datos

En este proyecto se estudia la aplicación de técnicas de minería de datos para el diagnóstico de lesiones pigmentadas, en particular el melanoma. Esta es la lesión dermatológica que más muertes causa a nivel mundial. La tasa de mortalidad es significativamente menor si se hace un diagnóstico precoz, por lo que desarrollar una herramienta accesible públicamente puede evitar muchas de estas muertes, sobre todo en lugares donde tener acceso a un dermatólogo es muy costoso. Se propone la utilización de redes neuronales convolucionales para desarrollar un clasificador capaz de hacer un diagnóstico. Se ha utilizado una novedosa arquitectura conocida como EfficientNet que obtiene unos resultados muy prometedores. Para entrenar los modelos se han utilizado las TPUs ofrecidas por la plataforma Kaggle. Finalmente y para dar un uso práctico al modelo desarrollado, se ha diseñado, utilizando Flask, una aplicación web capaz de predecir el diagnóstico una imagen. Otra de las funciones de la aplicación es permitir a los usuarios aportar imágenes al modelo para mejorarlo