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🔬 Sistema de Detección de Tumores con Machine Learning

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🎯 ¿Qué es este proyecto?

Este proyecto es una aplicación web completa de inteligencia artificial diseñada para la detección y clasificación de tumores mamarios (benignos o malignos) utilizando algoritmos de Machine Learning. Combina un backend en Python con un frontend interactivo para ofrecer predicciones en tiempo real.

Aviso Importante

Este sistema es una herramienta de apoyo educativa y demostrativa. El diagnóstico final siempre debe ser realizado por un profesional médico cualificado.

🧠 Modelos de IA Disponibles

La aplicación permite elegir entre 5 modelos de Machine Learning diferentes para realizar las predicciones:

Modelo Descripción
Random Forest Ensemble de árboles de decisión para alta precisión
XGBoost Gradient boosting optimizado y eficiente
AdaBoost Boosting adaptativo que mejora iterativamente
Gradient Boosting Boosting por gradiente con ajuste fino
Voting Classifier Combinación inteligente de múltiples modelos

⚙️ ¿Cómo funciona?

graph LR
    A[📋 Introducir datos<br>del paciente] --> B[🧠 Seleccionar<br>modelo IA]
    B --> C[🎯 Entrenar<br>modelo]
    C --> D[🔬 Realizar<br>predicción]
    D --> E{Resultado}
    E -->|Benigno| F[🟢 Tumor Benigno]
    E -->|Maligno| G[🔴 Tumor Maligno]

Flujo de trabajo

  1. Iniciar sesión en la aplicación
  2. Seleccionar uno de los 5 modelos disponibles
  3. Entrenar el modelo seleccionado
  4. Introducir datos del paciente (30 características clínicas) o cargar datos de ejemplo
  5. Obtener la predicción con probabilidades detalladas

📊 Datos de Entrada

La aplicación analiza 30 características clínicas organizadas en 3 categorías:

  • Valores Medios

    Radio, textura, perímetro, área, suavidad, compacidad, concavidad, puntos cóncavos, simetría y dimensión fractal

  • Errores Estándar

    Error de cada una de las 10 mediciones anteriores, indicando la variabilidad

  • Valores Peores (Worst)

    Los valores máximos/peores de cada medición para evaluar los casos extremos

🎨 Características de la Aplicación

  • ✅ Interfaz intuitiva con modo oscuro/claro
  • ✅ Datos de ejemplo incluidos (benigno, maligno y aleatorio)
  • ✅ Responsive - Funciona en móvil, tablet y escritorio
  • ✅ Probabilidades detalladas en cada predicción
  • ✅ Estado visual de los modelos entrenados

🚀 Accede a la Aplicación

  • Probar la Aplicación

    Accede al sistema de detección de tumores en vivo y pruébalo tú mismo.

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  • Documentación de Uso

    Consulta el manual completo con instrucciones detalladas de uso.

    Ver documentación

  • Código Fuente

    Explora el repositorio completo del proyecto en GitHub.

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