Debido al agrandamiento del agujero en la capa de ozono y de la incidencia de los rayos ultravioletas provenientes del sol, el cáncer de piel representa una amenaza creciente en el campo de la salud a nivel mundial. Entre los distintos tipos de cáncer, el melanoma destaca por su elevada tasa de mortalidad, sin embargo, con un temprano diagnóstico y atención, las posibilidades de supervivencia del paciente aumentan considerablemente. Con el auge de la inteligencia artificial en los últimos años, han surgido múltiples herramientas digitales que la utilizan como apoyo al diagnóstico médico, las cuales son utilizadas diariamente por los especialistas. En el presente artículo se presenta una propuesta de modelo de aprendizaje automático que prioriza alcanzar una elevada sensibilidad a la clase melanoma, aunque esto pueda implicar alguna reducción a la sensibilidad a otras lesiones, para ello se utilizó un enfoque de dos fases utilizando modelos de clasificación basados en la arquitectura Transformer. Los resultados muestran que se alcanzó una sensibilidad superior al 99% en esta clase en el conjunto de datos ISIC, destacándose el potencial del modelo como asistente para la detección temprana de este tipo de cáncer.