SkinBit atrage 6 milioane de dolari în runda de pre-seed pentru îmbunătățirea detectării timpurii a cancerului de piele prin intermediul imaginilor corporale complete

SkinBit a strâns 6 milioane de dolari în runda de pre-seed pentru a-și extinde platforma tehnologică destinată să facă imaginile corporale complete ale pielii mai accesibile și să ofere pacienților o înregistrare constantă a modului în care pielea lor se schimbă în timp.

Runda include investiții de la Boost VC, Cleo Capital, Manna Ventures și Profluent Capital, alături de Logan Green, co-fondator al Lyft, și nouă dermatologi certificați de către consiliu. În loc să se bazeze pe un singur examen vizual anual, SkinBit combină imagini standardizate, viziune computerizată și revizuirea dermatologului pentru a crea un dosar longitudinal al sănătății pielii, deținut de pacient.

Divulgare: Sunt investitor în această rundă de finanțare.

Transformarea unui examen al pielii într-un set de date reproductibil

Majoritatea examinărilor pielii oferă o imagine a ceea ce poate observa un dermatolog în timpul unei anumite programări. Fără imagini standardizate din vizitele anterioare, clinicienii pot avea informații limitate pentru a determina dacă o leziune este nouă, în creștere sau se schimbă în alt mod.

SkinBit încearcă să facă acest proces mai sistematic. Platforma sa înregistrează locația, dimensiunile și caracteristicile vizuale ale semnelor notabile, apoi leagă aceste informații de imagini capturate în timpul vizitelor ulterioare. Acest lucru permite dermatologilor să compare aceleași zone ale corpului unui pacient de-a lungul timpului, mai degrabă decât să se bazeze în întregime pe memorie, fotografii ale pacientului sau note din examinările anterioare.

Premisa centrală a companiei este că al doilea scanare poate fi mai clinic util decât primul. Un examen inițial stabilește un punct de referință, în timp ce scanările ulterioare pot dezvălui schimbări care pot necesita o evaluare mai atentă.

Funcționarea modelului de screening SkinBit

O programare SkinBit constă într-o sesiune de imagistică de aproximativ 20 de minute, desfășurată de un tehnician instruit. Compania utilizează fotografie de înaltă rezoluție și lumină polarizată, care reduce strălucirea de suprafață și permite capturarea unor detalii fine ale pielii în condiții controlate.

Protocolul de imagistică acoperă 15 regiuni anatomice și include închiderea dermoscopică a semnelor notabile. Imaginile rezultate și metadatele structurate sunt apoi revizuite de un dermatolog certificat de către consiliu. Pacienții primesc, de obicei, o evaluare scrisă prin aplicația SkinBit în termen de 48 de ore, cu trimiteri disponibile atunci când este necesară o examinare suplimentară sau o biopsie.

Viziunea computerizată este utilizată pentru a organiza imaginile, a sprijini compararea de la an la an și a ajuta dermatologii să-și concentreze atenția. În mod important, SkinBit afirmă că software-ul nu face determinarea clinică finală. Fiecare scanare este revizuită de un dermatolog, care rămâne responsabil pentru recomandări și decizii cu privire la îngrijirea ulterioară.

Compania afirmă, de asemenea, că sistemul său de imagistică documentează suprafața pielii și nu este destinat să diagnosticheze, trateze, vindece sau să prevină bolile. Screeningul și diagnosticarea cancerului de piele rămân responsabilitatea profesioniștilor medicali licențiați.

Aducerea imaginilor specializate în clinici existente

SkinBit plănuiește să instaleze sistemele sale de scanare în cabinete de dermatologie, clinici de longevitate, spa-uri medicale și alte destinații de wellness. Această strategie bazată pe parteneriat ar putea permite companiei să se extindă fără a construi o rețea largă de facilități medicale independente.

Conform site-ului său, aproximativ 220 de metri pătrați pot fi convertiți într-un centru de imagistică SkinBit. Compania furnizează echipamentul, mediul de imagistică standardizat și serviciul de revizuire a dermatologului, în timp ce partenerul oferă locația fizică și accesul la pacienți sau membri.

SkinBit se așteaptă să aibă trei locații funcționale în 2026 și 15 până la sfârșitul anului 2027. Compania raportează, de asemenea, că mai mult de 20 de locații potențiale se află în discuții active și că peste 5.000 de persoane s-au înscris pe lista de așteptare.

Acest model de distribuție ar putea ajuta la abordarea unor bariere geografice și de programare asociate cu dermatologia, dar creează și provocări operaționale. SkinBit va trebui să mențină iluminarea constantă, calibrarea camerelor, poziționarea pacienților și calitatea imaginilor în fiecare locație parteneră. De asemenea, va trebui să aibă căi de trimire fiabile, astfel încât pacienții cu rezultate îngrijorătoare să poată accesa îngrijirea ulterioară în timp util.

Construirea infrastructurii de imagistică pentru inteligența artificială în dermatologie

Oportunitatea pe termen lung a SkinBit poate depăși scannerul în sine.

Sistemele de inteligență artificială în imagistica medicală depind foarte mult de calitatea și consistența datelor utilizate pentru a le dezvolta și evalua. În dermatologie, fotografiile pot varia substanțial în funcție de cameră, iluminare, unghi, distanță, pregătirea pielii și protocolul de imagistică.

SkinBit construiește un sistem de achiziție standardizat care capturează imagini în condiții reproductibile. Lucrarea sa tehnică include imagistică multi-cameră de înaltă rezoluție, iluminare controlată, polarizare, calibrare a camerelor, reconstrucție tridimensională și pregătirea imaginilor pentru analiza viziunii computerizate ulterioare.

O colecție în creștere de imagini longitudinale structurate ar putea deveni, în cele din urmă, o bază valoroasă pentru dezvoltarea sistemelor care identifică schimbări subtile sau ajută la prioritizarea leziunilor pentru revizuire. Cu toate acestea, construirea unei baze de date mari nu este suficientă în sine. SkinBit va trebui să demonstreze că modelele sale funcționează consistent în diferite tonuri de piele, tipuri de corp, grupe de vârstă și medii clinice.

Compania trebuie, de asemenea, să stabilească standarde clare pentru confidențialitate, consimțământul pacientului, portabilitatea datelor și utilizarea imaginilor în dezvoltarea viitoare a modelelor. Aceste întrebări devin din ce în ce mai importante atunci când o platformă este proiectată pentru a reține imagini medicale foarte sensibile pe perioade lungi de timp.

O companie modelată de diagnosticul fondatorului

CEO-ul și co-fondatorul SkinBit, Jonathan Benassaya, a co-fondat anterior serviciul de streaming muzical Deezer și a ocupat funcții senior de produs la Life360 și Meta. Decizia sa de a construi SkinBit a urmat propriului său diagnostic de melanom în 2020, când un dermatolog a observat o leziune sub masca sa la sfârșitul unei programări.

Compania a adunat o echipă clinică care include Dr. Justin Ko, șeful dermatologiei medicale de la Spitalul Stanford, și Dr. Sancy Leachman, ofițerul medical șef, fostul președinte al dermatologiei de la Universitatea de Științe ale Sănătății din Oregon și creatorul inițiativelor de cercetare MoleMapper.

Participarea a nouă dermatologi la runda de finanțare oferă SkinBit profesioniști care au un interes direct în evaluarea modului în care funcționează platforma în medii clinice reale. Acest sprijin este un semn util timpuriu, deși adoptarea pe scară largă va depinde, în cele din urmă, de dovezi clinice, integrarea fluxului de lucru și îmbunătățirile măsurabile în îngrijirea pacienților.

Următorul test este executarea

Runda de 6 milioane de dolari oferă SkinBit resurse suplimentare pentru a aduce primele sale locații online, a rafina sistemul de imagistică și a începe construirea bazei de date longitudinale din spatele platformei sale.

Abordarea sa reprezintă o aplicație diferită a inteligenței artificiale în sănătate. În loc să poziționeze software-ul ca o înlocuire a unui specialist, SkinBit utilizează viziunea computerizată pentru a îmbunătăți informațiile disponibile dermatologilor și pentru a face examinările mai consistente de la o vizită la alta.

Testul imediat va fi dacă compania poate reproduce această experiență într-o rețea distribuită, menținând în același timp calitatea clinică și oferind pacienților acces în timp util la îngrijirea ulterioară. Dacă reușește, SkinBit ar putea ajuta la mutarea screening-ului pielii de la imagini izolate anuale și către un model mai continuu și mai bazat pe date.