Que el comité clínico pueda decidir con esto

## Viernes, 10:00. Dos horas para el comité

A las doce presentas ante Beatriz y Tomás, y lo que lleves tiene que poder entenderse sin una sola palabra de jerga. Beatriz no quiere oír «recall 0,92»: quiere oír «de cada 100 lesiones graves, el sistema pesca 92 y se le escapan 8, frente a las 56 que se escapaban con el ajuste de fábrica». Tomás no quiere oír «796 falsos positivos»: quiere oír «generas unas 500 consultas de más al mes, y aquí tienes el margen que tengo para absorberlas». Tu trabajo del viernes es traducir toda la semana a ese lenguaje, con tres figuras que hablen solas y una tabla de decisión que cualquiera pueda leer.

Las tres figuras son las que has ido construyendo: la curva de coste frente al umbral con el mínimo marcado, que enseña por qué 0,12 y no 0,5; la curva de calibración antes y después, que enseña por qué las probabilidades ahora son de fiar; y la tabla de decisión en lenguaje de pacientes, que pone cara a cada número. Y encima de todo, la comparación con la regla manual del fundador: cuántos graves se le escapaban a aquella regla que nadie había medido, frente a los que se escapan ahora. Esa comparación es la que convierte tu trabajo en una decisión de dirección.

## El README: el proyecto se convierte en portfolio

A lo largo de la semana has ido montando, pieza a pieza, un repositorio completo: cinco scripts numerados en src/, las consultas en sql/, los datos en datos/, y el requirements.txt con las dependencias. Lo único que falta es el README, y lo escribes tú. No es un trámite: es la pieza que explica qué hace el proyecto, cómo se ejecuta, y —lo más importante— cuál fue el hallazgo. Es lo que un reclutador o un compañero leen primero, y lo que demuestra que entiendes la diferencia entre un modelo con buen número y una decisión que se puede firmar.

1cribado-dermia/
2├── README.md            ← lo escribes HOY (el hallazgo del caso)
3├── requirements.txt     ← pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, duckdb
4├── datos/               ← lesiones.csv, desenlaces.csv, tabla_modelado.csv
5├── sql/                 ← 01_desbalanceo.sql, 02_calibracion_color.sql
6└── src/
7    ├── 01_explorar.py   ← carga, prevalencia, encuadre de costes
8    ├── 02_features.py   ← limpieza y tabla de modelado
9    ├── 03_modelar.py    ← dos clasificadores, AUC, matriz a 0,5
10    ├── 04_decidir.py    ← umbral por coste, calibración, remate
11    └── 05_informe.py    ← figuras y tabla de decisión