Hudcancer är den vanligaste och snabbast ökande cancerformen i Sverige. Melanom är den mest aggressiva och bör upptäckas i tidigt stadium för att inte orsaka sjukdom och död. Flera andra hudcancerformer har god prognos men belastar sjukvårdssystemet enormt då de är så vanliga. Tyvärr är det ofta svårt att ställa rätt diagnos på hudförändringar, speciellt tidigt i sjukdomsförloppet, vilket kan ha flera ogynnsamma följdverkningar. Speciellt olyckligt blir det om hudcancrar missas, då det kan ha stora konsekvenser för individen. Det är dock också vanligt att ofarliga hudförändringar undersöks och provtas vilket leder till oro och ärr för individen och stora kostnader för samhället. För att öka den diagnostiska träffsäkerheten har vi skapat och tränat en diagnostisk algoritm med hjälp av artificiell intelligens, som ska användas som ett stöd när hudläkare diagnosticerar hudförändringar, som fotograferats i primärvården, på distans. Vi ämnar i den planerade studien undersöka om tillgången till ett sådant hjälpmedel förbättrar diagnostiken och handläggningen av hudtumörer utan att riskera försämrad patientsäkerhet. Vi börjar med en bakåtblickande studie som använder historiska fall i en databas och det är denna studie vi föreslår att presentera. Vi planerar samtidigt för en framåtblickande studie i pågående klinisk verksamhet. Med bättre diagnostisk träffsäkerhet får rätt patienter rätt vård vid första besöket i primärvården.