SkinBit recauda $6M en ronda de pre-seed para mejorar la detección temprana del cáncer de piel a través de la imagen corporal completa

SkinBit ha recaudado $6 millones en una ronda de pre-seed para expandir una plataforma tecnológica diseñada para hacer que la imagen corporal completa de la piel sea más accesible y dar a los pacientes un registro consistente de cómo cambia su piel con el tiempo.

La ronda incluye inversiones de Boost VC, Cleo Capital, Manna Ventures y Profluent Capital, junto con el co-fundador de Lyft, Logan Green, y nueve dermatólogos certificados por la junta. En lugar de confiar en un solo examen visual anual, SkinBit combina imágenes estandarizadas, visión por computadora y revisión de dermatólogos para crear un registro de salud de la piel longitudinal propiedad del paciente.

Declaración: Soy inversor en esta ronda de financiación.

Convirtiendo un examen de la piel en un conjunto de datos repetible

La mayoría de los exámenes de la piel proporcionan una instantánea de lo que un dermatólogo puede observar durante una cita específica. Sin imágenes estandarizadas de visitas anteriores, los clínicos pueden tener información limitada para determinar si una lesión es nueva, está creciendo o cambiando de alguna otra manera.

SkinBit está tratando de hacer que ese proceso sea más sistemático. Su plataforma registra la ubicación, dimensiones y características visuales de marcas notables, y luego vincula esa información a las imágenes capturadas durante visitas posteriores. Esto permite a los dermatólogos comparar las mismas áreas del cuerpo de un paciente con el tiempo, en lugar de depender enteramente de la memoria, las fotografías del paciente o las notas de exámenes anteriores.

La premisa central de la empresa es que el segundo escaneo puede ser más clínicamente útil que el primero. Un examen inicial establece una línea de base, mientras que los escaneos posteriores pueden revelar cambios que pueden requerir una evaluación más cercana.

Cómo funciona el modelo de detección de SkinBit

Una cita con SkinBit consiste en una sesión de imagen de aproximadamente 20 minutos, en persona, realizada por un técnico capacitado. La empresa utiliza fotografía de alta resolución y luz cruzada polarizada, lo que reduce el deslumbramiento de la superficie y permite capturar detalles más finos de la piel en condiciones controladas.

El protocolo de imagen cubre 15 regiones anatómicas e incluye primeros planos dermoscópicos de marcas notables. Las imágenes y metadatos estructurados resultantes se revisan luego por un dermatólogo certificado por la junta. Los pacientes suelen recibir una evaluación escrita a través de la aplicación de SkinBit dentro de las 48 horas, con referencias disponibles cuando se requiera un examen adicional o una biopsia.

La visión por computadora se utiliza para organizar las imágenes, respaldar las comparaciones de año en año y ayudar a los dermatólogos a centrar su atención. Es importante destacar que SkinBit afirma que el software no toma la determinación clínica final. Cada escaneo es revisado por un dermatólogo, quien sigue siendo responsable de las recomendaciones y decisiones sobre el seguimiento del cuidado.

La empresa también afirma que su sistema de imagen documenta la superficie de la piel y no está diseñado para diagnosticar, tratar, curar o prevenir enfermedades. La detección y diagnóstico del cáncer de piel siguen siendo responsabilidad de los profesionales médicos con licencia.

Llevando la imagen especializada a clínicas existentes

SkinBit planea colocar sus sistemas de escaneo dentro de prácticas de dermatología, clínicas de longevidad, spas médicos y otros destinos de bienestar. Esta estrategia basada en socios podría permitir a la empresa expandirse sin construir una gran red de instalaciones médicas independientes.

Según su sitio web, aproximadamente 220 pies cuadrados pueden convertirse en un centro de imagen de SkinBit. La empresa suministra el equipo, el entorno de imagen estandarizado y el servicio de revisión de dermatólogos, mientras que el socio proporciona la ubicación física y el acceso a los pacientes o miembros.

SkinBit espera tener tres ubicaciones en funcionamiento en 2026 y 15 a finales de 2027. La empresa también informa que más de 20 ubicaciones prospectivas están en discusiones activas y que más de 5,000 personas se han unido a su lista de espera.

Este modelo de distribución podría ayudar a abordar algunas barreras geográficas y de programación asociadas con la dermatología, pero también crea desafíos operativos. SkinBit necesitará mantener la iluminación, la calibración de la cámara, la posición del paciente y la calidad de la imagen consistentes en cada ubicación del socio. También necesitará vías de derivación confiables para que los pacientes con resultados preocupantes puedan acceder a un seguimiento del cuidado adecuado.

Construyendo la infraestructura de imagen para la IA en dermatología

La oportunidad a largo plazo de SkinBit puede extenderse más allá del escáner en sí.

Los sistemas de inteligencia artificial en la imagen médica dependen en gran medida de la calidad y la consistencia de los datos utilizados para desarrollar y evaluarlos. En dermatología, las fotografías pueden variar sustancialmente en función de la cámara, la iluminación, el ángulo, la distancia, la preparación de la piel y el protocolo de imagen.

SkinBit está construyendo un sistema de adquisición estandarizado que captura imágenes en condiciones repetibles. Su trabajo técnico incluye la imagen de múltiples cámaras de alta resolución, la iluminación controlada, la polarización, la calibración de la cámara, la reconstrucción tridimensional y la preparación de imágenes para el análisis de visión por computadora posterior.

Una colección creciente de imágenes longitudinales estructuradas podría eventualmente convertirse en una base valiosa para desarrollar sistemas que identifiquen cambios sutiles o ayuden a priorizar lesiones para su revisión. Sin embargo, construir un gran conjunto de datos no es suficiente por sí solo. SkinBit todavía necesitará demostrar que sus modelos funcionan consistentemente en diferentes tonos de piel, tipos de cuerpo, grupos de edad y entornos clínicos.

La empresa también debe establecer estándares claros para la privacidad, el consentimiento del paciente, la portabilidad de los datos y el uso de las imágenes en el desarrollo de modelos futuros. Estas preguntas se vuelven cada vez más importantes cuando una plataforma está diseñada para retener imágenes médicas altamente sensibles durante muchos años.

Una empresa moldeada por el diagnóstico del propio fundador

El CEO y co-fundador de SkinBit, Jonathan Benassaya, anteriormente co-fundó el servicio de streaming de música Deezer y ocupó puestos senior de producto en Life360 y Meta. Su decisión de construir SkinBit siguió su propio diagnóstico de melanoma en 2020, cuando un dermatólogo notó una lesión debajo de su máscara al final de una cita.

La empresa ha reunido un equipo clínico que incluye al Dr. Justin Ko, Jefe de Dermatología Médica en el Hospital de Stanford, y al Dr. Sancy Leachman, Jefe Médico y ex presidente de dermatología en la Universidad de Ciencias de la Salud de Oregón y creador de la iniciativa de investigación MoleMapper.

La participación de nueve dermatólogos en la ronda de financiación proporciona a SkinBit a profesionales que tienen un interés directo en evaluar cómo funciona la plataforma en entornos clínicos reales. Ese apoyo es una señal útil temprana, aunque la adopción generalizada dependerá en última instancia de la evidencia clínica, la integración del flujo de trabajo y las mejoras medibles en la atención al paciente.

La próxima prueba es la ejecución

La ronda de $6 millones da a SkinBit recursos adicionales para poner en línea sus primeras ubicaciones, perfeccionar su sistema de imagen y comenzar a construir el conjunto de datos longitudinal detrás de su plataforma.

Su enfoque representa una aplicación diferente de la inteligencia artificial en la atención médica. En lugar de posicionar el software como reemplazo de un especialista, SkinBit está utilizando la visión por computadora para mejorar la información disponible para los dermatólogos y hacer que los exámenes sean más consistentes de una visita a la siguiente.

La prueba inmediata será si la empresa puede reproducir esa experiencia en una red distribuida mientras mantiene la calidad clínica y da a los pacientes un acceso oportuno a la atención de seguimiento. Si tiene éxito, SkinBit podría ayudar a mover la detección de la piel lejos de las instantáneas anuales aisladas y hacia un modelo más continuo y basado en datos.