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Diagn贸stico reforzado de lesiones pigmentadas

22 de julio de 2019 17:17:46 CEST

A continuaci贸n presentamos uno de los proyectos destacados presentados por los alumnos de NEOLAND. Los autores son Leonardo Bernardes y Ana Jimenez de Parga, alumnos del Data Science Bootcamp.

Health Tech, el presente de la medicina

Hoy en d铆a la tecnolog铆a ha llegado a todos los sectores. De hecho, ser铆a casi imposible imaginar nuestro d铆a a d铆a sin ella. En ocasiones, las soluciones tecnol贸gicas nos facilitan la vida. En otras, nos la salvan. A todas estas soluciones que se apoyan en la tecnolog铆a para mejorar la salud se les denomina Health Tech. 

Este proyecto se centra en el desarrollo de un prototipo que utiliza inteligencia artificial para clasificar siete tipos de lesiones pigmentadas.

Redes neuronales

Actualmente ya existen aplicaciones cuyo fin es identificar lesiones pigmentadas. Sin embargo, todas ellas se basan en criterios cl铆nicos solo evidentes para profesionales. Por ello, uno de los valores a帽adidos que aporta este proyecto es que es intuitivo para el usuario. Adem谩s, gracias a la inteligencia artificial mejora la precisi贸n de los resultados. 

Punto de inicio

Para la creaci贸n de este proyecto se utilizaron dos redes neuronales convucionales (CNN). Este tipo de redes se caracteriza porque cada una de las partes que conforman la red se entrena para realizar una tarea espec铆fica. Este tipo de redes son muy 煤tiles y efectivas para analizar im谩genes por su precisi贸n a la hora de identificar detalles.

Captura de pantalla 2019-07-22 a las 17.08.05

Los resultados extra铆dos de estas redes fueron introducidos en un algoritmo de Machine Learning. El objetivo era aumentar lo m谩ximo posible la precisi贸n del an谩lisis y, al mismo tiempo, disminuir los errores de clasificaci贸n de las lesiones. 

Machine Learning

Por 煤ltimo, para el desarrollo del proyecto se utiliz贸 en Google Colab. Esto permiti贸 contar con los recursos computacionales de Google (GPU/TPU).

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