Este whitepaper da Arkangel AI revisa o que a IA de apoio em dermatologia consegue fazer hoje, o que ainda não pode prometer e que governança ela exige para uma adoção segura por hospitais e equipes clínicas da América Latina. É uma síntese narrativa de 24 fontes, obtidas por buscas direcionadas no PubMed, Europe PMC, Crossref, páginas editoriais e fontes regulatórias, que cobre quatro tarefas: classificação de lesões e câncer de pele, apoio diagnóstico dermatológico amplo, teledermatologia e triagem, e governança de dados e implementação. Quatro buscas focadas no Europe PMC em 22 de julho de 2026 (40 posições examinadas) acrescentaram fontes regionais.
A evidência mais madura é a de lesões pigmentadas, câncer de pele e dermatoscopia: desde o estudo de Esteva e colaboradores, os modelos mostram desempenho comparável ao de dermatologistas em tarefas com imagens selecionadas, e o resultado da colaboração entre humanos e IA depende de como o modelo é combinado com os leitores. O diagnóstico diferencial amplo, o acompanhamento longitudinal e as pessoas de pele negra continuam pouco estudados. A busca não encontrou validações clínicas prospectivas de IA dermatológica na América Latina; a evidência regional trata de teledermatologia, formação em dermatoscopia e telemedicina, como um programa de teledermatologia em São Paulo com 30 976 pessoas que mudou o encaminhamento e os tempos de espera sem avaliar IA. Os autores apoiam o uso da IA para apoio à leitura, triagem, educação e encaminhamento sob revisão clínica, não para diagnóstico autônomo, e pedem dados representativos, validação local por tipo de pele e dispositivo, e fluxos de trabalho governados. O documento é um whitepaper, não revisado por pares nem uma revisão sistemática; todos os autores são vinculados à Arkangel AI, e a evidência citada não avalia produtos da Arkangel.
