Se realizó una investigación clínica prospectiva, de un solo centro, no aleatorizada y previa al marketing con un solo grupo de sujetos para recopilar imágenes de lesiones cutáneas. Estas imágenes se utilizaron posteriormente para comparar los resultados obtenidos de un método tradicional de medición del tamaño de la herida con dos métodos novedosos desarrollados utilizando enfoques de Aprendizaje Automático (ML). Ambos métodos propuestos calculan automáticamente el área de la herida a partir de una imagen. Un método emplea un sistema bidimensional con la ayuda de un calibrador externo, mientras que el otro utiliza un sistema de Realidad Aumentada (AR), eliminando la necesidad de un objeto de calibración físico. Para validar la correlación entre estos métodos, se empleó una medida estándar de oro con planimetría digital. Se obtuvieron un total de 67 imágenes de heridas de 41 pacientes entre el 22 de noviembre de 2022 y el 10 de febrero de 2023. La investigación clínica previa al marketing realizada demostró que los algoritmos de ML son seguros tanto para el usuario previsto como para la población objetivo prevista. Presentan una alta correlación con el método estándar de oro y son más precisos que los métodos tradicionales. Además, cumplen con el uso esperado por el fabricante. El estudio validó el rendimiento, la seguridad y la usabilidad de los métodos implementados como una herramienta valiosa en la medición de lesiones cutáneas.