Problemática: Las úlceras del pie diabético (UPD) son una complicación común y grave en pacientes con diabetes, que se presentan como llagas abiertas o heridas en la planta del pie y mal atendidas pueden conducir a la amputación e incluso provocar la muerte. Por ello, es crucial continuar investigando y creando herramientas inteligentes para el diagnóstico temprano de UPD eficaz, responsable y confiable.
Objetivo(s): Desarrollar una herramienta inteligente de ayuda a la toma de decisiones para la clasificación de UPD eficaz y explicable.
Metodología: Se utilizaron datos del DFU Challenge 2021 para el entrenamiento y bases de datos nacionales, anotadas por especialistas, para la prueba externa. Se aplicaron técnicas de balanceo de clases y transferencia de aprendizaje durante la fase de entrenamiento de modelos de CNN y Transformers. Se utilizaron los métodos LIME, SHAP y Attention Visualization para interpretar los resultados obtenidos en la clasificación
Resultados y discusión: Vision Transformer (ViT) resultó la arquitectura con resultados más prometedores con una eficacia del 0.7223 y una pérdida de 0.4524. , Attention Visualization fue el método mejor evaluado en el conjunto de validación con fidelidad de 0.9455 y contribuye al ajuste del modelo clasificador, además de obtener las regiones de las imágenes que más inciden en la predicción.
Conclusiones: Se implementó una aplicación dirigida a especialistas y desarrolladores, que permite detectar, clasificar y explicar zonas relevantes de las UPD, destacando el modelo de clasificación Vision Transformer (ViT) y su capacidad explicativa.