Estudiantes del Tec campus Cuernavaca desarrollaron plataformas web con inteligencia artificial para apoyar el aprendizaje en dermatología
Estudiantes de la Ingeniería en Tecnologías Computacionales desarrollaron una plataforma web basada en inteligencia artificial para apoyar la identificación de lesiones cutáneas primarias.
Lo realizaron durante el periodo de febrero-junio 2025 en el Tecnológico de Monterrey, Campus Cuernavaca, en la materia: Desarrollo de aplicaciones avanzadas de ciencias computacionales, a cargo de los profesores Julia Juárez, Atoany Fierro y Hugo Alejandres.
El reto surgió por la necesidad de que los estudiantes de dermatología contaran con una herramienta tecnológica que les enseñara a identificar lesiones en la piel, al mismo tiempo que entrenan su ojo clínico.
"Lo más valioso de este proyecto es que permitió a los estudiantes aprender contenido técnico mientras resolvían una problemática real", destacó el profesor Atoany Fierro.
IA aplicada al aprendizaje médico
El reto fue guiado por los profesores Julia Juárez, Atoany Fierro, Hugo Sánchez, junto con la doctora Patricia Sepúlveda, de la clínica Dermatoss Vanguardia Médica, quien colaboró como socia formadora de la materia.
La propuesta de los equipos consistió en que los estudiantes de dermatología pudieran tomar fotografías de una lesión y cargarla en una aplicación web para ser analizada y dar sus características clínicas.
"Atender una problemática real potenció la motivación de los estudiantes y generó un sentido social al proyecto".- Atoany Fierro.
"Colaborar con especialistas médicos y atender una problemática real, potenció la motivación de los estudiantes y generó un sentido social al proyecto", expresó el profesor Atoany Fierro.
La aplicación web utiliza redes neuronales convolucionales, un modelo de inteligencia artificial inspirado en el sistema visual humano, que le permite a la computadora aprender patrones y reconocer imágenes.
El sistema analiza imágenes de lesiones, reconoce patrones y clasifica entre cuatro tipos principales: mancha, roncha, ampolla y pústula.
Además de la clasificación, la aplicación ofrece retroalimentación con descripciones e imágenes de referencia, alcanzando una precisión del 94%.
"El diagnóstico de la piel es una competencia esencial para los estudiantes, sin embargo las herramientas tecnológicas disponibles presentan limitaciones, ya que carecen de retroalimentación formativa", contó el profesor.
Artículo de investigación
A raíz del proyecto, los docentes elaboraron el artículo: “Transdisciplinary Challenge-Based Learning, Addressing Medical Needs with Engineering Solutions”, en colaboración con los profesores Iyali Curiel y Jesús Flores.
Está centrado en mostrar la mejora del proceso de enseñanza- aprendizaje de los estudiantes para crear algoritmos de inteligencia artificial en sus proyectos.
Será presentado en la conferencia Insights for the Future of Education (IFE) en enero 2026 en el Campus Monterrey.
Posteriormente, publicado en la serie de libros Springer: Lecture Notes in Educational Technology, indexada en la base de datos Scopus.
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