Rendimiento diagnóstico de la aplicación de smartphone Skinvision® en Colombia para la detección lesiones malignas de piel.

El cáncer de piel es una patología de interés en salud pública, por lo tanto, se hacen indispensables las estrategias para el diagnóstico oportuno, especialmente en atención primaria. La tecnología ha sido crucial al proporcionar herramientas innovadoras que permiten a individuos y profesionales de la salud abordar este problema de manera más efectiva; entre ellas, las tecnologías de dermatoscopia digital como el mapeo corporal total, cuya disponibilidad es escasa y limitada a los grandes centros urbanos8. El desarrollo tecnológico ha experimentado un crecimiento importante la última década, acelerado en todas sus áreas tras la pandemia de COVID-19, especialmente en algunas áreas clave como la salud y la educación. En el sector de la salud, la telemedicina se consolidó como una herramienta fundamental, permitiendo consultas médicas remotas y acceso rápido a atención especializada. Además, la inteligencia artificial y el análisis de datos avanzados mejoraron el diagnóstico y tratamiento de enfermedades9. La adopción de plataformas digitales de aprendizaje en línea de forma masiva amplió las oportunidades de educación continua y personalizada a personas de todas partes del mundo, al igual que en zonas de la región menos favorecidas10. El avance en la educación también va de la mano con consulta temprana, mejor accesibilidad y eficiencia de los recursos invertidos en salud. Dentro de las herramientas digitales disponibles, SkinVision ® (SV) es una aplicación para teléfonos dispositivos móviles diseñada para evaluar lesiones cutáneas sospechosas de malignidad y premalignidad en personas adultas. Utilizando un algoritmo de aprendizaje automático, clasifica estas lesiones como de bajo, mediano o alto riesgo, y, además, cuenta con la contribución de un panel interno de dermatólogos para asegurar una clasificación precisa y optimizada. En el contexto colombiano, esta herramienta se convierte en una posibilidad invaluable y una necesidad imperiosa para expandir el acceso a la evaluación médica, lo que facilita la remisión temprana y más enfocada a dermatología y así el diagnóstico oportuno en una enfermedad de la magnitud del cáncer de piel. Sin embargo, el algoritmo de SkinVision está actualmente principalmente entrenado y validado en imágenes de usuarios con un tipo de piel más claro (tipos de piel de Fitzpatrick I-III). Entre 2022 y 2023, se implementó en nuestro Hospital un protocolo inicial para evaluar la concordancia entre las lesiones evaluadas por SV y el diagnóstico clínico. Durante este estudio, se observó una concordancia mayor de la esperada, con un índice kappa moderado, aunque se identificaron algunas limitaciones en fototipos oscuros. Con el fin de conocer mejor el rendimiento de SV en nuestra población y entrenar el algoritmo para obtener mejore resultados en población como la colombiana, el presente estudio tiene como objetivo evaluar el rendimiento diagnóstico de la aplicación SV, teniendo el diagnóstico clínico e histopatológico como referente en la identificación de lesiones cutáneas benignas y sospechosas de cáncer de piel en pacientes mayores de 18 años que acuden al Hospital Universitario San Ignacio.Entregables: manuscrito para sometimiento de publicación.