Legit.Health, compañía vasca especializada en IA para dermatología, representará al País Vasco en la final mundial de la Startup World Cup tras ganar la fase regional celebrada en Bilbao durante la B Acceleration Week. La empresa competirá en San Francisco el 6 de noviembre de 2026, dentro de un certamen internacional en el que las startups seleccionadas por cada región optan a un premio de un millón de dólares en inversión.
La noticia sitúa a la compañía en una competición global, aunque el elemento más relevante para el sector sanitario no está en el concurso, sino en el tipo de tecnología que presenta: un sistema de apoyo a la decisión clínica basado en inteligencia artificial y visión por computador, diseñado para ayudar a profesionales sanitarios en la evaluación y seguimiento de enfermedades de la piel.
La diferencia es importante. La herramienta no sustituye el diagnóstico médico ni elimina la intervención clínica, sino que ordena información visual, propone distribuciones de posibles patologías y facilita criterios objetivos para el triaje. En un ámbito como la dermatología, donde las listas de espera, las derivaciones y la calidad de las imágenes condicionan buena parte del proceso asistencial, ese tipo de automatización puede tener efectos operativos relevantes.
Una IA para dermatología integrada en flujos clínicos
Legit.Health trabaja a partir de imágenes de lesiones o manifestaciones cutáneas. El sistema identifica patrones compatibles con diferentes patologías, señala sospecha de malignidad y estima niveles de gravedad mediante escalas clínicas automatizadas. Entre ellas figuran ASCORAD, utilizada en dermatitis atópica, y AUAS, vinculada a la actividad de la urticaria.
La compañía indica que su solución cubre más de 320 patologías dermatológicas y que está concebida para apoyar tareas de detección, evaluación y monitorización. En la práctica, esto la acerca a tres usos habituales en salud digital: la teledermatología, el seguimiento remoto y la priorización de derivaciones a especialistas.
La dermatología lleva años incorporando procesos de atención no presencial, en parte por la posibilidad de trabajar con imágenes clínicas. Sin embargo, la calidad de esas imágenes, la variabilidad entre evaluadores y la falta de criterios homogéneos siguen siendo barreras. Una fotografía mal tomada, una escala clínica aplicada de forma irregular o una derivación incompleta pueden retrasar la atención o generar consultas innecesarias.
La aportación de herramientas como Legit.Health se sitúa en ese punto intermedio entre la consulta presencial y el análisis automatizado. El sistema proporciona una lectura estructurada de la imagen y devuelve métricas que el profesional puede usar como apoyo. El juicio clínico permanece en manos del sanitario, algo especialmente sensible cuando se manejan posibles lesiones malignas o enfermedades inflamatorias crónicas.
Uso en sistemas públicos y evidencia clínica
La tecnología ya se utiliza en entornos sanitarios públicos, entre ellos el Servicio de Salud del Principado de Asturias (SESPA), además de aseguradoras y redes hospitalarias privadas. Para una empresa de tecnología médica, la implantación en circuitos asistenciales reales introduce una exigencia distinta a la de una validación de laboratorio: interoperabilidad, trazabilidad, seguridad, formación de usuarios y adaptación a procesos administrativos que no siempre fueron diseñados para incorporar inteligencia artificial.
Parte de la evidencia clínica de Legit.Health se ha desarrollado con la participación de profesionales de hospitales vascos como el Hospital Universitario Cruces y el Hospital Universitario Basurto. Ese vínculo con centros asistenciales del entorno aporta un componente local a una tecnología que, por su naturaleza, necesita escalar sobre datos diversos y flujos clínicos heterogéneos.
La empresa también colabora con entidades del sector sanitario vasco como IMQ e IGDerma. Más allá del valor reputacional que puedan tener estos acuerdos, su relevancia está en la posibilidad de probar la herramienta en escenarios de atención distintos: sanidad pública, aseguramiento privado, consulta especializada y seguimiento remoto. Cada uno plantea restricciones propias.
La inteligencia artificial médica se enfrenta, además, a una condición regulatoria más estricta que otras aplicaciones de software. Legit.Health cuenta con marcado CE como producto sanitario y certificación ISO 13485, un estándar vinculado a sistemas de gestión de calidad para dispositivos médicos. Estos elementos no convierten una herramienta en infalible, pero sí establecen un marco de control documental, gestión de riesgos y seguimiento de procesos que resulta esencial cuando el software se integra en decisiones sanitarias.
De Bilbao a San Francisco
La fase regional vasca de la Startup World Cup se celebró en la BAT B Accelerator Tower de Bilbao, impulsada por BAT y PwC. Tras ganar esa convocatoria, Legit.Health obtuvo el pase a la final internacional organizada por Pegasus Tech Ventures, con sede en Silicon Valley.
El certamen reunirá a startups seleccionadas en diferentes ecosistemas regionales. En el caso de Legit.Health, la candidatura llega desde un segmento que concentra interés inversor y presión regulatoria al mismo tiempo: la aplicación de inteligencia artificial a la práctica clínica. La promesa de eficiencia suele aparecer pronto en este tipo de tecnologías, aunque su adopción depende de factores menos visibles, como la integración con la historia clínica, la aceptación por parte de los profesionales, la supervisión de resultados y la capacidad de medir impacto asistencial sin alterar la seguridad del paciente.
Andy Aguilar, CEO y cofundadora de Legit.Health, vincula el desarrollo de la compañía con el uso clínico de la herramienta. «Nuestro objetivo es que Legit.Health ayude a los profesionales sanitarios a llegar antes y mejor al paciente. Que un sistema público de salud ya utilice nuestra tecnología y que contemos con evidencia clínica publicada es la mejor prueba de que aporta valor real en la práctica clínica», afirma.
La cita refleja una de las cuestiones centrales para las empresas de IA médica: la distancia entre una tecnología funcional y una tecnología clínicamente adoptada. En dermatología, donde la presión asistencial puede traducirse en demoras para primeras consultas o revisiones, la posibilidad de ordenar casos según gravedad resulta atractiva. Sin embargo, el valor operativo depende de cómo se inserte el sistema en el trabajo diario y de si reduce carga sin generar nuevas tareas de comprobación.
El reto de escalar una herramienta clínica
La final de San Francisco dará visibilidad internacional a Legit.Health, pero el recorrido de una tecnología médica no se decide solo en foros de startups. La expansión exige superar procesos de compra sanitaria, evaluaciones clínicas, requisitos de protección de datos y adaptaciones regulatorias por mercado. También obliga a demostrar que los algoritmos funcionan de forma consistente en poblaciones diversas, con diferentes tonos de piel, calidades de imagen y contextos de atención.
En España, la digitalización sanitaria avanza de forma desigual entre comunidades autónomas, hospitales y proveedores privados. Esa fragmentación puede ralentizar la implantación de soluciones de IA, aunque también crea espacios para proyectos piloto y despliegues regionales. El caso de Legit.Health encaja en ese escenario: una compañía surgida del ecosistema vasco que ha encontrado aplicación en sistemas sanitarios y que ahora busca proyección internacional desde una competición global.
Para directivos sanitarios y responsables tecnológicos, la pregunta práctica no es si la IA puede analizar imágenes dermatológicas, sino en qué condiciones mejora el circuito asistencial. La respuesta dependerá de indicadores concretos: tiempos de derivación, precisión del triaje, reducción de consultas evitables, aceptación profesional y seguimiento de resultados clínicos.
La presencia de Legit.Health en la Startup World Cup introduce una derivada empresarial, financiación y visibilidad exterior, pero el punto crítico seguirá estando en los hospitales, centros de salud y aseguradoras que decidan incorporar este tipo de sistemas. La IA para dermatología empieza a medirse menos por su capacidad técnica aislada y más por su encaje en una asistencia sanitaria presionada por demanda, falta de especialistas y necesidad de priorizar mejor.
