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    Académicas

    Líderes PUCV: Estudiantes de Ingeniería Informática desarrollan algoritmos de IA para mejorar la detección del cáncer de piel tipo melanoma

    18 diciembre, 2025 - 10:394 Mins Lectura

    En el tercer capítulo de “Transfórmate en un líder PUCV”, disponible en Spotify y Youtube, conocemos la historia de Cristián Suazo y Lucas Erazo, quienes junto a la académica Pamela Hermosilla trabajan por una enfermedad que afecta a millones de personas en el mundo. 

    Ya está disponible “Transfórmate en un Líder PUCV”, el nuevo programa multiplataforma de la Dirección de Comunicación Estratégica que destaca proyectos de liderazgo, innovación y compromiso desarrollados por estudiantes de pregrado. En su tercer capítulo —disponible en Spotify y YouTube— aborda el trabajo de dos jóvenes que investigan el desarrollo de tecnología para precisar el diagnóstico de una enfermedad que afecta a millones de personas en el mundo.  

    Cristián Suazo y Lucas Erazo son los estudiantes de la Escuela de Ingeniería Informática que se transformaron en líderes PUCV al impulsar un proyecto de investigación basado en Inteligencia Artificial y creación de algoritmos mediante el uso de redes neuronales convolucionales para mejorar la detección del cáncer de piel tipo melanoma. 

    En el caso de Cristián, quien actualmente cursa su último año de Ingeniería Civil Informática y, paralelamente, el doctorado en Ingeniería Informática, el impacto real del proyecto se hizo evidente fuera del aula.

    “No tomé el peso hasta que asistí a una conferencia de un profesor de Nueva Zelanda, quien explicaba cómo en ciertos países la radiación UV influye directamente en el aumento del cáncer de piel. Ahí entendí que lo que estábamos haciendo podía tener un impacto real en la salud de las personas”, relató.

    Lucas Erazo, por su parte, inició su camino en la investigación durante el pregrado, cuando conoció a la profesora Hermosilla en una asignatura vinculada a la Expo Software. Desde entonces, ha sido parte activa del desarrollo del algoritmo. “Una red neuronal convolucional toma una imagen y, a través de un proceso matemático, va extrayendo características relevantes hasta clasificarla. En nuestro caso, le enseñamos a distinguir si una lesión corresponde o no a melanoma”, explicó el estudiante.

    Ambos coincidieron en que el proceso no estuvo exento de dificultades. Las jornadas de trabajo fueron extensas y exigentes, especialmente al momento de implementar los algoritmos y utilizar los recursos del High Performance Computing (HPC) de la PUCV . “Al principio fue muy complejo hacer que el código funcionara correctamente y adaptarlo al procesamiento de miles de imágenes”, comentó Cristián.

    Para la académica Pamela Hermosilla, la participación de estudiantes de pregrado y postgrado es clave en este tipo de iniciativas. “La investigación les abre el espectro de lo que significa la formación universitaria. No se trata solo de cursos, sino de creer que pueden generar conocimiento, crecer y proyectarse. Los estudiantes que pasan por estas experiencias salen con un valor adicional muy importante”, destacó.

    Al mirar en retrospectiva, ambos estudiantes valoran el aprendizaje adquirido y el impacto potencial del proyecto. “Uno se da cuenta de que es capaz de hacer que las cosas pasen, que puede aportar desde la universidad a problemas reales de la sociedad”, coincidieron.

    Investigación y desarrollo

    El proyecto consiste en el desarrollo de un algoritmo basado en redes neuronales convolucionales (CNN) orientado a complementar el diagnóstico médico del cáncer de piel tipo melanoma. La investigación es desarrollada por un equipo de la Escuela de Ingeniería Informática y del doctorado en Industria Inteligente de la PUCV. 

    El algoritmo es entrenado con miles de imágenes previamente etiquetadas, permitiéndole identificar patrones asociados a lesiones malignas. A partir de una fotografía, el sistema entrega una retroalimentación objetiva que puede apoyar la labor del dermatólogo, mejorando la detección temprana y reduciendo posibles falsos negativos o positivos.

    “El objetivo es que esta herramienta sea un complemento para los especialistas, ayudándolos a tomar decisiones más informadas. Actualmente estamos trabajando en el desarrollo de una aplicación que permita transferir este algoritmo a un producto práctico y utilizable en contextos clínicos”, explicó Pamela Hermosilla.

    Actualmente, el equipo continúa optimizando el modelo mediante técnicas avanzadas y colaboraciones internacionales, reafirmando el compromiso de la PUCV con la innovación científica, la formación de estudiantes líderes y el desarrollo de soluciones tecnológicas con impacto social.

    Puedes ver la entrevista completa en el video. Los próximos capítulos de “Transfórmate en un Líder PUCV” se publicarán semanalmente en nuestros canales de Spotify PUCV Media y YouTube @pucvprensa.

    Fuente: PUCV

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