Viernes 23 de octubre de 2026 ·

Revisión de la segmentación y clasificación de lesiones cutáneas con aprendizaje profundo

Relevancia 41 de 100

Útil para Salud 65%

Una revisión narrativa estructurada analiza artículos publicados sobre todo entre 2018 y 2026 sobre lesiones de piel con aprendizaje profundo, desde el preprocesado de imágenes hasta redes U-Net, Vision Transformers y sistemas híbridos. Estudia la aplicabilidad clínica, la explicabilidad y la equidad de estos modelos. Señala como problemas abiertos el desbalance de clases, el sesgo de datos, la escasa representación de tonos de piel diversos y la validación externa insuficiente.

Qué significa

Los resultados de estos sistemas de diagnóstico de piel no son directamente comparables entre datasets y todavía no está probado que funcionen igual en todos los tonos de piel.

Fuentes originales

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