Computer vision para detectar cáncer de piel en Kaggle
En esta sesión de la Community de Data & AI vemos un caso práctico de cómo abordar un proyecto de Data Science para predecir si imágenes de lunares son benignas o malignas en la competición de Kaggle: ISIC 2024 - Skin Cancer Detection.
¿Qué tratamos en esta sesión?
Entender el problema y los datos disponibles
Procesar y preparar las imágenes de cada caso en Python
Crear y entrenar un modelo de Deep Learning con Pytorch y entrenarlo en GPUs que provee gratis Kaggle
Presentar esta solución básica en la competición
A partir de aquí, cualquiera puede copiar estos pasos y seguir mejorando el modelo para subir posiciones en la Leaderboard.
Los mejores resultados de la competición ayudarán a los grupos de investigación asociados al "International Skin Imaging Collaboration" (el promotor de este challenge) a desarrollar los mejores modelos que puedan hacer cribajes tempranos a partir de imágenes de baja calidad desde dispositivos móviles, especialmente en áreas donde no hay especialistas en dermatología.
Detectar casos de melanoma y carcinoma cancerígenos en la piel con antelación permite derivarlos con prioridad a alguno de los pocos especialistas disponibles y reducir el riesgo de complicaciones.
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