Crearé y entrenaré un modelo dl para la clasificación de imágenes médicas.

La imagen médica y científica requiere más rigor que un típico gig de Fiverr de "clasificador de imágenes" un modelo que solo reporte alta precisión sin validación adecuada no es seguro de usar, y la mayoría de los vendedores aquí no entienden eso. Construyo modelos de clasificación de imágenes médicas/científicas usando transfer learning (EfficientNet, ResNet) en PyTorch, con una metodología de evaluación real: precisión, exactitud, recall, puntuación F1 y matrices de confusión, no solo un número de precisión.

He construido y evaluado un clasificador de cáncer de células sanguíneas de cuatro clases de esta manera, logrando métricas de clasificación sólidas y desplegándolo a través de una interfaz Flask/FastAPI para predicciones en tiempo real.

Lo que puedo ayudar a hacer: clasificación de células/tejidos, detección de enfermedades a partir de escaneos (rayos X, MRI, histopatología), clasificación de lesiones cutáneas, detección de enfermedades en plantas/cultivos, o cualquier tarea de clasificación de imágenes científicas donde necesitas un modelo defendible y bien evaluado, no solo una caja negra.

Importante: Esto es una herramienta de investigación/desarrollo, no un dispositivo médico certificado. Los resultados no sustituyen un diagnóstico clínico profesional, y incluiré un aviso de uso responsable en cada entrega.