Avances Recientes en el Diagnóstico del Cáncer de Piel: Eficacia Comparativa de Diferentes Métodos Diagnósticos
DOI:
https://doi.org/10.36489/nursing.2025v30i329p11872-11895Palabras clave:
cáncer de piel, diagnóstico, dermatoscopia, inteligencia artificial, biopsia líquidaResumen
Introducción: El cáncer de piel es uno de los tumores malignos más comunes en todo el mundo, y el melanoma sigue siendo su forma más agresiva. El diagnóstico precoz es fundamental, y las tecnologías emergentes han mejorado la precisión diagnóstica. Métodos: Se realizó una revisión sistemática de la literatura en PubMed, Scopus, Web of Science, ScienceDirect y SciELO, que abarcó estudios publicados entre 2020 y 2025 sobre métodos de diagnóstico
del cáncer de piel. Resultados: Dieciséis estudios cumplieron los criterios de inclusión. Las técnicas ópticas, como la dermatoscopia de gran aumento y la imagen multiespectral, alcanzaron una sensibilidad del 91-94 % y una especificidad del 87-90 %. La biopsia líquida mostró una precisión superior al 85 %, mientras que los métodos
basados en la inteligencia artificial superaron el 90 %, en particular los modelos de aprendizaje profundo. Los
enfoques integrados y educativos mejoraron la sensibilidad diagnóstica en la atención primaria. Conclusión: Los avances en el diagnóstico óptico, molecular y computacional están transformando la detección del cáncer de piel, ofreciendo una mayor precisión y accesibilidad. La integración de estas tecnologías en la práctica clínica mejora la detección precoz y los resultados de los pacientes.
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Citas
Winkler, J. K., Kommoss, K. S., Vollmer, A. S., Enk, A. H., Haenssle, H. A., & Toberer, F. (2025). Optical super-high magnification dermoscopy of benign and malignant melanocytic lesions in correlation with histopathology. Journal der Deutschen Dermatologischen Gesellschaft = Journal of the German Society of Dermatology : JDDG, 23(5), 610–619. https://doi.org/10.1111/ddg.15640
Troiani, T., De Falco, V., Napolitano, S., Trojaniello, C., & Ascierto, P. A. (2021). How we treat locoregional melanoma. ESMO open, 6(3), 100136. https://doi.org/10.1016/j.esmoop.2021.100136
Ilișanu, M. A., Moldoveanu, F., & Moldoveanu, A. (2023). Multispectral Imaging for Skin Diseases Assessment-State of the Art and Perspectives. Sensors (Basel, Switzerland), 23(8), 3888. https://doi.org/10.3390/s23083888
Kamińska, P., Buszka, K., Zabel, M., Nowicki, M., Alix-Panabières, C., & Budna-Tukan, J. (2021). Liquid Biopsy in Melanoma: Significance in Diagnostics, Prediction and Treatment Monitoring. International journal of molecular sciences, 22(18), 9714. https://doi.org/10.3390/ijms22189714
Chen JY, Fernandez K, Fadadu RP, et al. Skin Cancer Diagnosis by Lesion, Physician, and Examination Type: A Systematic Review and Meta-Analysis. JAMA Dermatol. 2025;161(2):135–146. doi:10.1001/jamadermatol.2024.4382
Gupta, A., Bansal, K., Arti, Anand, R., Sabharwal, A., Reddy, S.R.N. (2025). Comprehensive Review of Deep Learning Techniques for Skin Cancer Diagnosis. In: Hassanien, A.E., Anand, S., Jaiswal, A., Kumar, P. (eds) Innovative Computing and Communications. ICICC 2025. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 1431. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-96-6681-2_36
Gonna, N., Tran, T., Bassett, R. L., Farris, D. P., & Nelson, K. C. (2022). Sensitivity and specificity for skin cancer diagnosis in primary care providers: a systematic literature review and meta-analysis of educational interventions and diagnostic algorithms. Journal of Cancer Education, 37(5), 1563-1572.
Varga, N. N., Gulyás, L., Meznerics, F. A., Barkovskij-Jakobsen, K. S., Szabó, B., Hegyi, P., Bánvölgyi, A., Medvecz, M., & Kiss, N. (2025). Diagnostic Accuracy of Novel Optical Imaging Techniques for Melanoma Detection: A Systematic Review and Meta-Analysis. International journal of dermatology, 64(10), 1813–1824. https://doi.org/10.1111/ijd.17828
Saeed, W., Shahbaz, E., Maqsood, Q., Ali, S. W., & Mahnoor, M. (2024). Cutaneous Oncology: Strategies for Melanoma Prevention, Diagnosis, and Therapy. Cancer control : journal of the Moffitt Cancer Center, 31, 10732748241274978. https://doi.org/10.1177/10732748241274978
Naseri, H., & Safaei, A. A. (2025). Diagnosis and prognosis of melanoma from dermoscopy images using machine learning and deep learning: a systematic literature review. BMC cancer, 25(1), 75. https://doi.org/10.1186/s12885-024-13423-y
Höhn, J., Hekler, A., Krieghoff-Henning, E., Kather, J. N., Utikal, J. S., Meier, F., Gellrich, F. F., Hauschild, A., French, L., Schlager, J. G., Ghoreschi, K., Wilhelm, T., Kutzner, H., Heppt, M., Haferkamp, S., Sondermann, W., Schadendorf, D., Schilling, B., Maron, R. C., Schmitt, M., … Brinker, T. J. (2021). Integrating Patient Data Into Skin Cancer Classification Using Convolutional Neural Networks: Systematic Review. Journal of medical Internet research, 23(7), e20708. https://doi.org/10.2196/20708
Alsaade, F. W., Aldhyani, T. H. H., & Al-Adhaileh, M. H. (2021). Developing a Recognition System for Diagnosing Melanoma Skin Lesions Using Artificial Intelligence Algorithms. Computational and mathematical methods in medicine, 2021, 9998379. https://doi.org/10.1155/2021/9998379
Koizumi, S., Inozume, T., & Nakamura, Y. (2024). Current surgical management for melanoma. The Journal of dermatology, 51(3), 312–323. https://doi.org/10.1111/1346-8138.17086
Ricci Lara, M. A., Rodríguez Kowalczuk, M. V., Lisa Eliceche, M., Ferraresso, M. G., Luna, D. R., Benitez, S. E., & Mazzuoccolo, L. D. (2023). A dataset of skin lesion images collected in Argentina for the evaluation of AI tools in this population. Scientific data, 10(1), 712. https://doi.org/10.1038/s41597-023-02630-0
Salih, R., Ismail, F., & Orchard, G. E. (2024). Double Immunohistochemical Labelling of PRAME and Melan A in Slow Mohs Biopsy Margin Assessment of Lentigo Maligna and Lentigo Maligna Melanoma. British journal of biomedical science, 81, 12319. https://doi.org/10.3389/bjbs.2024.12319
Nava Blanco, M. Á., & Castañón Ávila, G. A. (2025). Numerical Analysis of a SiN Digital Fourier Transform Spectrometer for a Non-Invasive Skin Cancer Biosensor. Sensors (Basel, Switzerland), 25(12), 3792. https://doi.org/10.3390/s25123792
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