Ajuda al Diagnòstic de Càncer de Melanoma amb Raonament Analògic Multietiqueta

La mortalitat provocada pel càncer de melanoma ha augmentat en els últims anys a causa, principalment, dels nous hàbits d'exposició al sol. Atenent al criteri mèdic, el diagnòstic precoç s'ha convertit en el millor mètode de prevenció. No és però una tasca trivial ja que els experts del domini han de fer front a un problema caracteritzat per tenir un gran volum de dades, de format heterogeni i amb coneixement parcial. A partir d'aquestes necessitats es proposa la creació d'una eina de suport a la presa de decisions que sigui capaç d'ajudar els experts en melanoma en el seu diagnòstic. El sistema ha de fer front a diversos reptes plantejats, que inclouen la caracterització del domini, la identificació de patrons a les dades segons el criteri dels experts, la classificació de nous pacients i la capacitat d'explicar els pronòstics obtinguts. Aquestes fites s'han materialitzat en la plataforma DERMA, la qual està basada en la col•laboració de diversos subsistemes de raonament analògic multietiqueta. L'experimentació realitzada amb el sistema proposat utilitzant dades d'imatges confocals i dermatoscòpiques ha permès comprovar la fiabilitat del sistema. Els resultats obtinguts han estat validats pels experts en el diagnòstic del melanoma considerant-los positius.La mortalidad a causa del cáncer de melanoma ha aumentado en los últimos años debido, principalmente, a los nuevos hábitos de exposición al sol. Atendiendo al criterio médico, el diagnóstico precoz se ha convertido en el mejor método de prevención, pero no se trata de una tarea trivial puesto que los expertos del dominio deben hacer frente a un problema caracterizado por tener un gran volumen de datos, de formato heterogéneo y con conocimiento parcial. A partir de estas necesidades se propone la creación de una herramienta de ayuda a la toma de decisiones que sea capaz de ayudar a los expertos en melanoma en su diagnóstico. El sistema tiene que hacer frente a diversos retos planteados, que incluyen la caracterización del dominio, la identificación de patrones en los datos según el criterio médico, la clasificación de nuevos pacientes y la capacidad de explicar los pronósticos obtenidos. Estas metas se han materializado en la plataforma DERMA la cual está basada en la colaboración de varios subsistemas de razonamiento analógico multietiqueta. La experimentación realizada con el sistema propuesto utilizando datos de imágenes confocales y dermatoscópicas ha permitido verificar la fiabilidad del sistema. Los resultados obtenidos han sido validados por los expertos en el diagnóstico del melanoma considerándolos positivos.Mortality related to melanoma cancer has increased in recent years, mainly due to new habits of sun exposure. Considering the medical criteria, early diagnosis has become the best method of prevention but this is not trivial because experts are facing a problem characterized by a large volume of data, heterogeneous, and with partial knowledge. Based on these requirements we propose the creation of a decision support system that is able to assist experts in melanoma diagnosis. The system has to cope with various challenges, that include the characterization of the domain, the identification of data patterns attending to medical criteria, the classification of new patients, and the ability to explain predictions. These goals have been materialized in DERMA platform that is based on the collaboration of several analogical reasoning multi-label subsystems. The experiments conducted with the proposed system using confocal and dermoscopic images data have been allowed to ascertain the reliability of the system. The results have been validated by experts in diagnosis of melanoma considering it as positive

DERMA: A Melanoma Diagnosis Platform Based on Collaborative Multilabel Analog Reasoning

The number of melanoma cancer-related death has increased over the last few years due to the new solar habits. Early diagnosis has become the best prevention method. This work presents a melanoma diagnosis architecture based on the collaboration of several multilabel case-based reasoning subsystems called DERMA. The system has to face up several challenges that include data characterization, pattern matching, reliable diagnosis, and self-explanation capabilities. Experiments using subsystems specialized in confocal and dermoscopy images have provided promising results for helping experts to assess melanoma diagnosis