CUTIS-AI: la inteligencia artificial brasileña creada para enfermedades de la piel que el mundo suele olvidar

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Introducción

Cuando se habla de inteligencia artificial aplicada a la dermatología, el ejemplo más común es la detección de cáncer de piel en países ricos. En noviembre de 2026, Brasil presentó un camino diferente: CUTIS-AI, una aplicación desarrollada por el Hospital Israelita Albert Einstein junto con el Ministerio de Salud de Brasil para ayudar a los profesionales de la red pública a identificar enfermedades de la piel infecciosas y desatendidas — enfermedades que afectan sobre todo a poblaciones pobres y que rara vez aparecen en las bases de datos usadas para entrenar sistemas de IA.

El contexto: quién la desarrolló y para quién

Para el lector de fuera de Brasil, dos nombres ayudan a entender el proyecto.

El SUS (Sistema Único de Saúde) es el sistema público y universal de salud de Brasil, gratuito para toda la población de más de 200 millones de personas. Su puerta de entrada es la atención primaria — puestos y unidades básicas de salud, muchos de ellos en ciudades pequeñas y zonas remotas, donde la atención la brindan médicos generalistas, enfermeros y agentes de salud, sin dermatólogo cerca.

El Hospital Israelita Albert Einstein, de São Paulo, es una institución privada sin fines de lucro, referencia en medicina e investigación en América Latina, que mantiene proyectos en alianza con el sistema público.

CUTIS-AI une ambos extremos: tecnología desarrollada en un centro de investigación para usarse en la atención básica de la red pública.

Qué hace CUTIS-AI

La aplicación apoya el cribado y la identificación de enfermedades de la piel. Combina la foto de la lesión con información clínica, epidemiológica y sociodemográfica del paciente, adaptada a la realidad de la población brasileña. Un detalle relevante para su uso en el interior del país: funciona sin conexión a internet.

Las enfermedades cubiertas son:

• Lepra (enfermedad de Hansen)
• Leishmaniasis cutánea
• Esporotricosis
• Tuberculosis cutánea
• Cromoblastomicosis
• Lobomicosis
• Lesiones por picadura de araña reclusa parda (loxoscelismo)

Varias de ellas forman parte del grupo que la Organización Mundial de la Salud clasifica como enfermedades tropicales desatendidas. La lepra es el ejemplo más conocido: Brasil es el segundo país del mundo en número de casos nuevos, solo detrás de la India, según la OMS. Otras, como la lobomicosis, son típicas de la región amazónica y casi desconocidas fuera de América Latina. El diagnóstico temprano es decisivo, porque algunas de estas enfermedades pueden dejar secuelas y discapacidades cuando se tratan tarde.

Los datos detrás del modelo

El sistema fue entrenado con unos 1.400 pacientes y más de 4.000 imágenes de lesiones. El Ministerio de Salud destaca la diversidad de la base: distintos tonos de piel, regiones y perfiles epidemiológicos.

Ese punto tiene peso internacional. Las herramientas de IA en dermatología han sido entrenadas históricamente, en gran parte, con imágenes de piel clara, lo que puede reducir su desempeño en personas de piel más oscura. Para Fabiano Geraldo Pimenta Junior, secretario de Vigilancia en Salud y Ambiente del ministerio, "la calidad de los datos es fundamental" y una base con distintos fototipos, regiones y condiciones de vida es esencial para que el sistema funcione en grupos diversos.

La científica de datos Isabelle Carvalho, del Einstein, afirmó que el objetivo es ampliar la capacidad de identificar enfermedades que desafían a los profesionales de la salud.

Desempeño y etapa actual

Según el ministerio, CUTIS-AI tiene una tasa de acierto de alrededor del 80%. La información divulgada no detalla qué métrica se usó ni cita un estudio científico publicado.

La herramienta todavía está en fase de estudio. No se divulgaron plazos para que llegue a las unidades de salud ni el monto invertido. El ministerio refuerza que la aplicación actuará exclusivamente como apoyo a la decisión médica, sin reemplazar la evaluación clínica del profesional de salud.

Lo que todavía no se sabe

• Cuándo y en qué regiones la aplicación empezará a usarse en la red pública.
• Cómo se hará la validación a gran escala, con nuevos pacientes y en distintas regiones.
• Los detalles técnicos del desempeño, como las tasas de acierto por enfermedad y de falsos positivos.
• Si habrá una publicación científica o si la herramienta estará disponible para otros países con enfermedades similares.

Conclusión

CUTIS-AI muestra una aplicación de inteligencia artificial pensada a partir de un problema local: llevar apoyo diagnóstico para enfermedades de la piel que afectan a poblaciones vulnerables, en lugares sin especialistas, con una base de datos construida sobre la diversidad de la propia población.

Para Brasil, es una herramienta orientada a la atención primaria del SUS. Para lectores de otros países — en especial regiones tropicales de América Latina, África y Asia que conviven con las mismas enfermedades —, es un caso a seguir: un sistema de IA entrenado para las enfermedades y los tonos de piel que suelen quedar fuera de las grandes bases de datos.