Un estudio presenta una red neuronal convolucional ligera mejorada con aprendizaje por transferencia para la detección de múltiples cánceres utilizando imágenes biomédicas. La arquitectura busca reducir la complejidad computacional mientras mantiene un alto rendimiento de clasificación para su implementación en entornos con recursos limitados. Los investigadores evaluaron el modelo en tres conjuntos de datos de tumores que comprenden resonancias magnéticas cerebrales y tomografías computarizadas de pulmón y riñón. El sistema logró exactitudes de prueba del 90,85%, 98,64% y 99,92% para cáncer cerebral, pulmonar y renal respectivamente, mediante validación cruzada estratificada de cinco pliegues. Se empleó aprendizaje por transferencia preentrenando en un tipo de cáncer y ajustando finamente en otros, requiriendo solo 20 épocas adicionales para igualar a los modelos entrenados desde cero. El proceso de ajuste fino actualiza la parte de clasificación de la CNN y toma aproximadamente 0,014 segundos por imagen por época en una NVIDIA GeForce GTX 960. Las evaluaciones comparativas demuestran que este modelo supera a arquitecturas de última generación como Xception, VGG16, VGG19, MobileNetV2 y DenseNet121.