Segmenta lesiones de piel para teledermatología en zona rural
Visión general
De qué trata este proyecto.
Segmenta lesiones de piel con U-Net y SegFormer, analiza equidad por fototipo y obtén tu certificado verificable.
El escenario
La red (15 dermatólogos colaboradores, 30.000 derivaciones al año en su última memoria pública) opera con un convenio sanitario público y prioriza la equidad por fototipo y zona rural; cualquier sesgo notable es bloqueante para el despliegue.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Entrenar un segmentador de lesiones cutáneas robusto a fotos de móvil de centro rural, con auditoría de equidad por fototipo y guía clínica de uso.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar arquitecturas de segmentación clásica y moderna a imagen médica
- Diseñar splits que respeten paciente, no imagen, para evitar fugas
- Analizar equidad por subgrupo (fototipo) con métricas honestas
- Comunicar límites del modelo a personal clínico no técnico
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Image Processing and Computational Imaging
Master · Computer Vision
Strong alignment
This challenge maps to Image Processing and Computational Imaging at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Image Segmentation
Apply image segmentation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Medical Imaging
Apply medical imaging to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Pytorch
Apply pytorch to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Evaluation
Apply model evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Fairness Analysis
Apply fairness analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Data Augmentation
Apply data augmentation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Ingeniera de Visión por Computadora
Segmentación médica con auditoría de equidad y guía clínica es el paquete completo que un equipo de visión por computadora en salud espera de su próxima contratación.
Este proyecto afina
- image-segmentation
- medical-imaging
- model-evaluation
Ingeniera de Aprendizaje Automático
El pipeline reproducible con splits cuidados y reporting honesto es exactamente lo que un equipo de ML engineering exige antes de mover modelos a producción.
Este proyecto afina
- pytorch
- data-augmentation
- model-evaluation
Investigadora de Seguridad de IA
Hacer auditoría de equidad por fototipo y declarar dónde el modelo no debe usarse conecta directo con investigación aplicada en seguridad clínica de IA.
Este proyecto afina
- fairness-analysis
- model-evaluation
- medical-imaging