Investigadores de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (PUCV) han desarrollado un sistema basado en redes neuronales convolucionales para apoyar el diagnóstico temprano del melanoma, un tipo de cáncer de piel. El proyecto utiliza algoritmos de IA que, al analizar imágenes dermatoscópicas, pueden diferenciar entre lesiones malignas y benignas con mayor rapidez y precisión.

Este algoritmo, diseñado para complementar la labor de los dermatólogos, ha sido entrenado mediante el análisis de miles de imágenes que permiten identificar patrones específicos en el cáncer de piel. A partir de una fotografía, el sistema clasifica la lesión y, en caso de dudas, puede sugerir una biopsia, proporcionando un respaldo adicional para los especialistas. La académica Pamela Hermosilla, líder de la investigación, destacó que el modelo es una herramienta objetiva que se integra con el juicio clínico del dermatólogo, mejorando la precisión diagnóstica.

El proyecto también incluye la optimización de las redes neuronales mediante algoritmos metaheurísticos y colabora internacionalmente a través del programa COIL, impulsado por la PUCV. Gracias a este trabajo conjunto y al respaldo de instituciones extranjeras, el equipo continúa perfeccionando la tecnología para impactar positivamente en la salud pública, reflejando el compromiso de la universidad con la innovación científica y tecnológica.