Optimización de Recursos Hospitalarios mediante una Aplicación de Diagnóstico Dermatológico Basada en Machine Learning

Abstract

Este trabajo investiga la viabilidad de una aplicación móvil que, mediante técnicas de machine learning, permite el diagnóstico dermatológico de lesiones cutáneas. La herramienta se orienta a la detección temprana y clasificación de lesiones, lo que contribuye a una atención médica más ágil y precisa. Se plantea la integración de tecnologías como Flutter para el desarrollo de la aplicación y Firebase para la gestión segura de datos. La propuesta busca optimizar los recursos hospitalarios, reduciendo tiempos de espera y costos asociados a diagnósticos convencionales. Los resultados preliminares evidencian un alto potencial en la mejora de la eficiencia en el sector salud.

This project explores the feasibility of a mobile application that leverages machine learning techniques to perform dermatological diagnoses of skin lesions. The tool is designed for early detection and classification of lesions, contributing to more agile and accurate medical care. The proposed system integrates technologies such as Flutter for app development and Firebase for secure data management. The main goal is to optimize hospital resources by reducing waiting times and the costs associated with conventional diagnostic methods. Preliminary results reveal strong potential for improving efficiency in the healthcare sector.