Sztuczna inteligencja wspomaga diagnostykę chorób skóry. Wyniki z Hiszpanii

Sztuczna inteligencja wkracza do gabinetów dermatologicznych. Hiszpańska firma Legit.Health, założona w 2020 roku w Bilbao, opracowała system wspierający lekarzy w diagnozie chorób skóry — rozwiązanie, które w praktyce szpitalnej wykazało zdolność do znacznego podniesienia trafności rozpoznań.

Jak działa system AI dla dermatologów?

Platforma Legit.Health funkcjonuje na urządzeniu mobilnym bez konieczności dodatkowego sprzętu medycznego. Lekarz może zatem korzystać z niego bezpośrednio w gabinecie, a system automatycznie integruje się z elektroniczną dokumentacją szpitala. To rozwiązanie eliminuje bariery techniczne i operacyjne — nie trzeba inwestować w specjalistyczne urządzenia ani zmieniać dotychczasowych procedur.

Algorytm analizuje obraz choroby skóry i wykonuje dwie kluczowe funkcje. Pierwsza to wsparcie procesu diagnostycznego poprzez wygenerowanie listy możliwych rozpoznań zgodnie z klasyfikacją ICD-11 (międzynarodowy standard kodowania chorób). Druga funkcja polega na obiektywnej ocenie nasilenia schorzenia — system mierzy niemal czterdzieści parametrów klinicznych i wylicza skalę PASI, SCORAD oraz IHS4, które są standardowymi narzędziami w dermatologii do oceny ciężkości zmian.

Jakie wyniki przyniosła technologia w praktyce?

Badania wdrożeniowe wykazały konkretne korzyści dla lekarzy i pacjentów. W podstawowej opiece zdrowotnej (POZ) trafność rozpoznań wzrosła z 63,7 procent do 81,9 procent — to skok o 18,2 punktu procentowego. W szpitalach publicznych efekt był jeszcze bardziej spektakularny: w jednej z placówek połowa przypadków została rozwiązana bez konieczności skierowania pacjenta do specjalisty dermatologa.

Ogólnie liczba skierowań do specjalistów spadła o 17 procent, co sugeruje, że system skutecznie wspiera lekarzy pierwszego kontaktu w samodzielnym podejmowaniu decyzji diagnostycznych. Wzrost skuteczności diagnostycznej lekarzy wyniósł 15–21 punktów procentowych w zależności od analizowanej grupy pacjentów.

Szczególnie istotny jest postęp w diagnozie pacjentów z ciemnymi fototypami skóry — grupa, dla której tradycyjne modele AI często wykazywały mniejszą dokładność. W tym przypadku precyzja systemu Legit.Health poprawiła się o 23,3 punktu procentowego. Dodatkowo, w diagnozowaniu chorób rzadkich dokładność wzrosła o 27 punktów, co wskazuje na potencjał technologii do wspierania leczenia trudnych przypadków.

Znaczenie dla opieki zdrowotnej i ekspansji międzynarodowej

Legit.Health uzyskała oznakowanie CE jako wyrób medyczny, co potwierdza spełnienie europejskich standardów bezpieczeństwa i skuteczności. Firma zarejestrowała się również w ANVISA (brazylijski odpowiednik FDA), co otwiera perspektywę wdrożenia systemu na rynku południowoamerykańskim. Te kroki regulacyjne są kluczowe dla dalszego rozwoju i ekspansji międzynarodowej rozwiązania.

Współzałożycielka firmy, Andy Aguilar, znalazła się na liście „30 under 30” oraz w rankingu Forbes 100 najbardziej kreatywnych osób, co świadczy o uznaniu jej wkładu w innowacyjne rozwiązania medyczne. Jej podejście do problemu diagnostyki dermatologicznej odzwierciedla trend w branży AI — szukanie konkretnych, mierzalnych zastosowań technologii w obszarach, gdzie może ona przynieść rzeczywistą wartość dla pacjentów i pracowników ochrony zdrowotnej.

Co to oznacza dla systemu opieki zdrowotnej?

Wyniki z Hiszpanii sugerują, że sztuczna inteligencja może być skutecznym narzędziem do zmniejszenia obciążenia specjalistów dermatologów. W krajach, gdzie dostęp do dermatologów jest ograniczony lub czasy oczekiwania na wizytę są długie, system wspierający lekarzy POZ może przyspieszyć diagnostykę i skierować zasoby medyczne tam, gdzie są naprawdę potrzebne — do trudnych, skomplikowanych przypadków.

Fakt, że technologia działa na smartfonie i integruje się z istniejącą infrastrukturą szpitalną, czyni ją praktycznym rozwiązaniem dla rzeczywistych warunków pracy w placówkach medycznych. Nie wymaga ona drastycznych zmian organizacyjnych ani znaczących nakładów kapitałowych na sprzęt, co zwiększa szanse na szersze wdrożenie.

Parametr	Wynik
Wzrost trafności w POZ	z 63,7% do 81,9%
Spadek skierowań ogółem	17%
Poprawa dla ciemnych fototypów	+23,3 pkt proc.
Poprawa dla chorób rzadkich	+27 pkt proc.
Przypadki rozwiązane bez specjalisty (szpital)	50%

Wdrażanie systemów AI w diagnostyce dermatologicznej stanowi przykład, jak technologia może wspierać pracę lekarzy, a nie ją zastępować. Algorytm dostarcza obiektywne dane i sugestie, ale ostateczną decyzję podejmuje lekarz. To podejście — AI jako narzędzie wspomagające, a nie zastępujące — wydaje się być kluczem do akceptacji technologii w środowisku medycznym.